Cum prezintă BERT datele de ieșire?

BERT (Reprezentări de Encodare Bidirecționale din Transformatoare) prezintă datele de ieșire sub formă de tensori, care pot fi interpretate la două niveluri:

1. Embeddings pe token: pentru fiecare token de intrare (cuvânt sau subcuvânt), BERT furnizează un vector de dimensiune fixă (de obicei 768 sau 1024, în funcție de model). Acești vectori conțin informații contextuale, luând în considerare cuvintele din jur de ambele părți.

2. Vector de pooling [CLS]: un token special [CLS], adăugat la începutul secvenței, după procesare de către model, produce un vector care este adesea utilizat pentru sarcini de clasificare a întregii propoziții sau text.

De exemplu, utilizând biblioteca Hugging Face Transformers, ieșirea modelului conține de obicei:

outputs = model(input_ids)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # tensor (dimensiunea lotului, lungimea secvenței, dimensiunea ascunsă)
pooler_output = outputs.pooler_output  # tensor (dimensiunea lotului, dimensiunea ascunsă), corespunzător [CLS]

Prin urmare, datele de ieșire BERT sunt un set de embedări contextuale pentru fiecare token și un vector agregat pentru întreaga secvență.