Hogyan jeleníti meg a BERT a kimeneti adatokat?

A BERT (Kétirányú Kódoló Reprezentációk a Transzformátorokból) kimeneti adatait tensorok formájában mutatja be, amelyeket két szinten lehet értelmezni:

1. Token beágyazások: minden bemeneti token (szó vagy al-szó) esetén a BERT egy fix méretű vektort ad (általában 768 vagy 1024, a modelltől függően). Ezek a vektorok kontextuális információkat tartalmaznak, figyelembe véve a környező szavakat mindkét oldalról.

2. Pooler vektor [CLS]: egy speciális [CLS] token, amelyet a szekvencia elejére adnak hozzá, a modell által feldolgozva egy olyan vektort eredményez, amelyet gyakran használnak az egész mondat vagy szöveg osztályozási feladataihoz.

Például a Hugging Face Transformers könyvtár használatakor a modell kimenete általában a következőket tartalmazza:

outputs = model(input_ids)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # tensor (batch méret, szekvencia hossz, rejtett méret)
pooler_output = outputs.pooler_output  # tensor (batch méret, rejtett méret), amely megfelel a [CLS]-nek

Így a BERT kimeneti adatai egy kontextuális beágyazás-készlet minden tokenhez és egy összegzett vektor az egész szekvenciához.