Jak działa mechanizm uwagi w BERT i dlaczego jest bardziej skuteczny niż Word2Vec?

Mechanizm uwagi w BERT pozwala modelowi uwzględniać kontekst każdego słowa w zdaniu, ważąc znaczenie wszystkich słów względem aktualnego. Realizuje się to poprzez self-attention, gdzie dla każdego słowa obliczane są wagi wpływu innych słów, co daje kontekstowo zależne reprezentacje. W przeciwieństwie do Word2Vec, który tworzy statyczne wektorowe reprezentacje słów bez uwzględniania kontekstu, BERT bierze pod uwagę kolejność i semantyczne powiązania słów, co znacznie podnosi jakość rozumienia języka i efektywność w zadaniach NLP.