Kako BERT prikazuje izlazne podatke?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) prikazuje izlazne podatke u obliku tenzora, koje je moguće interpretirati na dva nivoa:

1. Token embeddings: za svaki ulazni token (reč ili podreč), BERT daje vektor fiksne dimenzije (obično 768 ili 1024 u zavisnosti od modela). Ti vektori sadrže kontekstualne informacije, uzimajući u obzir okolne reči sa obe strane.

2. Pooling vektor [CLS]: specijalni token [CLS], koji se dodaje na početak sekvence, nakon obrade od strane modela daje vektor koji se često koristi za zadatke klasifikacije cele rečenice ili teksta.

Na primer, korišćenjem Hugging Face Transformers biblioteke, izlaz modela obično sadrži:

outputs = model(input_ids)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # tenzor (veličina serije, dužina sekvence, skrivena veličina)
pooler_output = outputs.pooler_output  # tenzor (veličina serije, skrivena veličina), odgovara [CLS]

Dakle, izlazni podaci BERT-a su skup kontekstualnih embedovanja za svaki token i agregirani vektor za celu sekvencu.