Ako BERT predstavuje výstupné údaje?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) predstavuje výstupné údaje vo forme tensorov, ktoré je možné interpretovať na dvoch úrovniach:

1. Vloženia tokenov: pre každý vstupný token (slovo alebo podslovo) BERT poskytuje vektor s pevnou veľkosťou (zvyčajne 768 alebo 1024 v závislosti od modelu). Tieto vektory obsahujú kontextové informácie s ohľadom na okolitých slov na oboch stranách.

2. Poolingový vektor [CLS]: špeciálny token [CLS], pridávaný na začiatok sekvencie, po spracovaní modelom produkuje vektor, ktorý sa často používa pre úlohy klasifikácie celej vety alebo textu.

Napríklad pri použití knižnice Hugging Face Transformers je výstup modelu zvyčajne:

outputs = model(input_ids)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # tensor (veľkosť dávky, dĺžka sekvencie, skrytá veľkosť)
pooler_output = outputs.pooler_output  # tensor (veľkosť dávky, skrytá veľkosť), zodpovedajúci [CLS]

Takže, výstupné údaje BERT sú súbor kontextových embedovaní pre každý token a agregovaný vektor pre celú sekvenciu.