Kaip veikia dėmesio mechanizmas BERT ir kodėl jis yra efektyvesnis nei Word2Vec?

BERT dėmesio mechanizmas leidžia modeliui atsižvelgti į kiekvienos žodžio kontekstą sakinyje, sveriant visų žodžių svarbą atsižvelgiant į esamą. Tai įgyvendinama per self-attention, kur kiekvienam žodžiui skaičiuojami kitų žodžių įtakos svoriai, suteikiant kontekstualiai priklausomas reprezentacijas. Skirtingai nuo Word2Vec, kuris kuria statines žodžių vektorinės reprezentacijas be konteksto, BERT atsižvelgia į žodžių tvarką ir semantinę ryšį, žymiai pagerindamas kalbos supratimo kokybę ir efektyvumą NLP užduotyse.