¿Cómo funciona el mecanismo de atención en BERT y por qué es más efectivo que Word2Vec?

El mecanismo de atención en BERT permite que el modelo tenga en cuenta el contexto de cada palabra en una oración, ponderando la importancia de todas las palabras en relación con la actual. Esto se realiza mediante self-attention, donde para cada palabra se calculan los pesos de influencia de las otras palabras, lo que proporciona representaciones dependientes del contexto. A diferencia de Word2Vec, que crea representaciones vectoriales estáticas de las palabras sin considerar el contexto, BERT tiene en cuenta el orden y la relación semántica de las palabras, lo que mejora significativamente la calidad de la comprensión del lenguaje y la eficiencia en tareas de PLN.