Wie erhält man Embeddings aus dem Text, die als Eingabe für einen Transformer dienen?

Чтобы получить эмбеддинги из текста для трансформера, обычно выполняют следующие шаги:

1. Токенизация: разбивают текст на токены (слова, подслова или символы), например, с помощью Byte-Pair Encoding (BPE) или WordPiece.
2. Преобразование токенов в индексы: каждому токену сопоставляют числовой индекс из словаря модели.
3. Встраивание токенов (Embedding): индексы подаются на слой эмбеддингов, который преобразует их в векторы фиксированной размерности.

Пример на Python с использованием библиотеки Hugging Face Transformers:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Загружаем предобученный токенизатор и модель
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "Пример текста для эмбеддингов"

# Токенизация и преобразование в тензоры
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# Получение эмбеддингов (выход последнего скрытого слоя)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

embeddings = outputs.last_hidden_state  # размер [batch_size, seq_len, hidden_size]

Эти эмбеддинги можно использовать как вход для дальнейших слоев трансформера или других моделей.