Jak BERT przedstawia dane wyjściowe?

BERT (Dwukierunkowe Reprezentacje Kodera z Transformerów) przedstawia dane wyjściowe w postaci tensorów, które można interpretować na dwóch poziomach:

1. Osadzenia tokenów: dla każdego wejściowego tokena (słowa lub podsłowa) BERT dostarcza wektor o stałej wymiarowości (zwykle 768 lub 1024, w zależności od modelu). Te wektory zawierają informacje kontekstowe, uwzględniając słowa otaczające z obu stron.

2. Wektor pooling [CLS]: specjalny token [CLS], dodawany na początku sekwencji, po przetworzeniu przez model, generuje wektor, który jest często używany do zadań klasyfikacji całego zdania lub tekstu.

Na przykład, korzystając z biblioteki Hugging Face Transformers, wyjście modelu zazwyczaj zawiera:

outputs = model(input_ids)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # tensor (rozmiar_partii, długość_sekwencji, rozmiar_ukryty)
pooler_output = outputs.pooler_output  # tensor (rozmiar_partii, rozmiar_ukryty), odpowiadający [CLS]

W związku z tym, dane wyjściowe BERT to zbiór kontekstowych osadzeń dla każdego tokena i zagregowany wektor dla całej sekwencji.