БЕРТти классификациялык тапшырма үчүн классификатор менен бирге колдонсо болобу?

Ооба, BERT кеңири колдонулат текстти классификациялоо тапшырмалары үчүн классификаторлор менен бирге. Адатта, алдын ала окутулган BERT моделин алат, кирүү текстин өткөрөт, чыгуу катмарынын (мисалы, CLS токенинин чыгуу катмары) ордуна embeddings алынып, андан соң бул embeddings классификаторго — мисалы, softmax менен толук байланышкан катмарга — берилет.

Pythonда transformers китепканасын колдонуп мисал:

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
import torch.nn as nn

class BertClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, pretrained_model_name='bert-base-uncased', num_classes=2):
        super().__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained(pretrained_model_name)
        self.classifier = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, num_classes)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        cls_output = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]  # CLS токен
        logits = self.classifier(cls_output)
        return logits

Мындайча, BERT күчтүү өзгөчөлүк чыгаруучу катары иштейт, ал эми классификатор — бул ушул өзгөчөлүктөргө негизделген классификациялык тапшырманы чечүүчү катмар.