O que é cross-encoder QA e qual é o formato de entrada?

Cross-encoder QA é uma abordagem para a tarefa de perguntas e respostas (Question Answering), onde a pergunta e o contexto (o texto onde a resposta é procurada) são apresentados juntos na entrada do modelo, que avalia sua compatibilidade e extrai a resposta.

Ao contrário do bi-encoder, onde a pergunta e o contexto são codificados separadamente, o cross-encoder os combina em um único exemplo de entrada, permitindo que o modelo considere melhor a relação entre a pergunta e o contexto, mas requer mais recursos.

O formato de entrada geralmente é o seguinte: união da pergunta e do contexto em uma única sequência com um separador, por exemplo:

[CLS] Pergunta? [SEP] Contexto com possível resposta. [SEP]

O modelo (por exemplo, BERT) processa essa sequência e pode fornecer uma probabilidade de relevância ou a posição da resposta no contexto.