Comment fonctionne le mécanisme d'attention dans BERT et pourquoi est-il plus efficace que Word2Vec ?

Le mécanisme d'attention dans BERT permet au modèle de prendre en compte le contexte de chaque mot dans une phrase, en pondérant l'importance de tous les mots par rapport à celui en cours. Cela est réalisé via l'auto-attention, où pour chaque mot, les poids d'influence des autres mots sont calculés, ce qui donne des représentations dépendantes du contexte. Contrairement à Word2Vec, qui crée des représentations vectorielles statiques des mots sans tenir compte du contexte, BERT considère l'ordre et la relation sémantique des mots, ce qui améliore considérablement la qualité de la compréhension du langage et l'efficacité dans les tâches de NLP.