Jak funguje mechanismus pozornosti v BERT a proč je efektivnější než Word2Vec?

Mechanismus pozornosti v BERT umožňuje modelu zohlednit kontext každého slova ve větě tím, že váží důležitost všech slov vzhledem k aktuálnímu. To se realizuje prostřednictvím self-attention, kde se pro každé slovo vypočítají váhy vlivu ostatních slov, což poskytuje kontextově závislé reprezentace. Na rozdíl od Word2Vec, který vytváří statické vektorové reprezentace slov bez ohledu na kontext, BERT zohledňuje pořadí a sémantickou spojitost slov, což výrazně zvyšuje kvalitu porozumění jazyku a efektivitu v úlohách NLP.