Πώς παρουσιάζει το BERT τα έξοδα δεδομένα;

Το BERT (Διμερής Αναπαραστάσεις Κωδικοποιητή από Μετασχηματιστές) παρουσιάζει τα δεδομένα εξόδου με τη μορφή τανυστών, που μπορούν να ερμηνευθούν σε δύο επίπεδα:

1. Ενσωματώσεις ανά token: για κάθε εισερχόμενο token (λέξη ή υπολέξη), το BERT παρέχει έναν διανυσματικό χώρο σταθερού μεγέθους (συνήθως 768 ή 1024, ανάλογα με το μοντέλο). Αυτοί οι διανυσματικοί χώροι περιέχουν συμφραζόμενες πληροφορίες, λαμβάνοντας υπόψη τις γύρω λέξεις και από τις δύο πλευρές.

2. Διανυσματικό pooling [CLS]: ένα ειδικό token [CLS], που προστίθεται στην αρχή της ακολουθίας, μετά την επεξεργασία από το μοντέλο, παράγει ένα διανυσματικό χώρο που συχνά χρησιμοποιείται για εργασίες ταξινόμησης ολόκληρης της πρότασης ή κειμένου.

Για παράδειγμα, χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη Hugging Face Transformers, η έξοδος του μοντέλου συνήθως περιέχει:

outputs = model(input_ids)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # tensor (μέγεθος παρτίδας, μήκος ακολουθίας, κρυφό μέγεθος)
pooler_output = outputs.pooler_output  # tensor (μέγεθος παρτίδας, κρυφό μέγεθος), που αντιστοιχεί στο [CLS]

Έτσι, τα δεδομένα εξόδου του BERT είναι ένα σύνολο συμφραζόμενων ενσωματώσεων για κάθε token και ένας συγκεντρωτικός διανυσματικός χώρος για ολόκληρη την ακολουθία.