Cum funcționează mecanismul de atenție în BERT și de ce este mai eficient decât Word2Vec?

Mecanismul de atenție din BERT permite modelului să ia în considerare contextul fiecărui cuvânt din propoziție, ponderând importanța tuturor cuvintelor în raport cu cel curent. Acest lucru se realizează prin self-attention, unde pentru fiecare cuvânt se calculează greutățile de influență ale celorlalte cuvinte, oferind reprezentări dependente de context. Spre deosebire de Word2Vec, care creează reprezentări vectoriale statice ale cuvintelor fără a ține cont de context, BERT ia în considerare ordinea și legătura semantică a cuvintelor, ceea ce îmbunătățește semnificativ calitatea înțelegerii limbajului și eficiența în sarcinile NLP.