¿Qué es cross-encoder QA y cuál es el formato de entrada?

Cross-encoder QA es un enfoque para la tarea de preguntas y respuestas (Question Answering), donde la pregunta y el contexto (el texto en el que se busca la respuesta) se presentan juntos a la entrada del modelo, que evalúa su compatibilidad y extrae la respuesta.

A diferencia del bi-encoder, donde la pregunta y el contexto se codifican por separado, el cross-encoder los combina en un solo ejemplo de entrada, lo que permite al modelo tener en cuenta mejor la relación entre la pregunta y el contexto, pero requiere más recursos.

El formato de entrada suele ser el siguiente: unión de la pregunta y el contexto en una sola secuencia con un separador, por ejemplo:

[CLS] ¿Pregunta? [SEP] Contexto con posible respuesta. [SEP]

El modelo (por ejemplo, BERT) procesa esta secuencia y puede dar una probabilidad de relevancia o la posición de la respuesta en el contexto.