Cos'è il cross-encoder QA e qual è il formato di input?
sobes.tech AI
Risposta dell'AI
Cross-encoder QA è un approccio al compito di domanda-risposta (Question Answering), in cui domanda e contesto (il testo in cui si cerca la risposta) vengono presentati insieme come input al modello, che valuta la loro compatibilità ed estrae la risposta.
A differenza del bi-encoder, in cui domanda e contesto vengono codificati separatamente, il cross-encoder li combina in un singolo esempio di input, permettendo al modello di considerare meglio la relazione tra domanda e contesto, ma richiede più risorse.
Il formato di input è solitamente il seguente: unione di domanda e contesto in una sequenza unica con un separatore, ad esempio:
[CLS] Domanda? [SEP] Contesto con possibile risposta. [SEP]
Il modello (ad esempio, BERT) elabora questa sequenza e può fornire una probabilità di rilevanza o la posizione della risposta nel contesto.