Hoe presenteert BERT de uitgangsgegevens?

BERT (Bidirectionele Encoder-Representaties van Transformers) presenteert de uitgangsgegevens in de vorm van tensors, die op twee niveaus kunnen worden geïnterpreteerd:

1. Token-embeddings: voor elke invoertoken (woord of subwoord) levert BERT een vector van vaste grootte (meestal 768 of 1024, afhankelijk van het model). Deze vectors bevatten contextuele informatie, rekening houdend met de omliggende woorden aan beide zijden.

2. Pooling-vector [CLS]: een speciaal [CLS]-token, dat aan het begin van de sequentie wordt toegevoegd, produceert na verwerking door het model een vector die vaak wordt gebruikt voor taken zoals classificatie van de hele zin of tekst.

Bijvoorbeeld, bij gebruik van de Hugging Face Transformers-bibliotheek bevat de modeluitgang meestal:

outputs = model(input_ids)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # tensor (batchgrootte, sequentielengte, verborgen grootte)
pooler_output = outputs.pooler_output  # tensor (batchgrootte, verborgen grootte), overeenkomend met [CLS]

Dus, de uitgaande gegevens van BERT zijn een verzameling van contextuele embeddings voor elke token en een geaggregeerde vector voor de hele sequentie.