В чем заключаются ключевые отличия между BERT и предыдущими алгоритмами обработки естественного языка?

Некоторые ключевые отличия BERT от предыдущих алгоритмов обработки естественного языка:

• Двунаправленное понимание контекста. vc.ru В отличие от предыдущих моделей, которые анализировали текст либо слева направо, либо справа налево, BERT изучает контекст в обоих направлениях одновременно. vc.ru Это позволяет ему лучше понимать смысл слов в предложении, учитывая их связи с другими словами по обе стороны. vc.ru
• Использование трансформеров. pr-cy.ru zentyx.ru С их помощью модель учитывает весь контекст предложения, а не анализирует слова по одному. pr-cy.ru У более ранних алгоритмов каждому слову соответствовал фиксированный вектор. pr-cy.ru
• Маскированное языковое моделирование. pr-cy.ru У традиционных моделей с векторным представлением значения для слов фиксированы, из-за этого такие модели менее эффективны при анализе контекста. pr-cy.ru В BERT 15% слов в каждой последовательности заменяется токеном. pr-cy.ru Затем модель пытается предсказать исходное значение замаскированных слов на основе контекста, предоставляемого другими, не замаскированными словами в последовательности. pr-cy.ru
• Механизм внутреннего внимания. pr-cy.ru Инструмент анализирует отношения между словами с учётом окружения. pr-cy.ru Это важно в сложных предложениях. pr-cy.ru Например, в запросе «Женщина остановилась у аллеи, потому что на ней росли цветы», нейросеть BERT корректно определяет, что «на ней» относится к слову «аллея», а не «женщина». pr-cy.ru
• Предсказание следующего предложения. pr-cy.ru BERT учится различать логически связанные и случайные пары предложений. pr-cy.ru