В чем преимущества и недостатки BERT-подобных моделей перед традиционными рекуррентными сетями?

Преимущества BERT-подобных моделей перед традиционными рекуррентными сетями:

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

Недостатки BERT-подобных моделей:

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

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