Преимущества BERT-подобных моделей перед традиционными рекуррентными сетями:

• Двунаправленное обучение. 12 Модель понимает контекст слова на основе всего его окружения (слева и справа от слова), что позволяет лучше анализировать смысл каждого слова. 2
• Предобученные модели. 1 Их можно использовать в различных задачах NLP без необходимости обучения с нуля. 1

Недостатки BERT-подобных моделей:

• Высокие требования к вычислительным ресурсам. 1 Это делает модели менее подходящими для простых задач. 1
• Потеря информации о возможных связях между маскированными словами. 5 Каждое скрытое слово предсказывается в отдельности, из-за чего теряется информация о возможных связях между ними. 5
• Несоответствие между фазами тренировки и использования предобученной модели. 5 При тренировке применяются скрытые слова, а при использовании предобученной модели такие токены уже не подаются на её вход. 5

Выбор между BERT-подобными моделями и традиционными рекуррентными сетями зависит от конкретных требований задачи и доступных вычислительных ресурсов. 2