Qu'est-ce que le cross-encoder QA et quel est le format d'entrée?

Cross-encoder QA est une approche pour la tâche de question-réponse (Question Answering), où la question et le contexte (le texte dans lequel la réponse est recherchée) sont présentés ensemble en entrée du modèle, qui évalue leur compatibilité et extrait la réponse.

Contrairement au bi-encoder, où la question et le contexte sont encodés séparément, le cross-encoder les combine en un seul exemple d'entrée, ce qui permet au modèle de mieux prendre en compte la relation entre la question et le contexte, mais nécessite plus de ressources.

Le format d'entrée est généralement le suivant : la combinaison de la question et du contexte en une seule séquence avec un séparateur, par exemple :

[CLS] Question ? [SEP] Contexte avec réponse possible. [SEP]

Le modèle (par exemple, BERT) traite cette séquence et peut donner une probabilité de pertinence ou la position de la réponse dans le contexte.