Чем DeBERTa улучшает BERT (disentangled attention)?

DeBERTa (Decoding-enhanced BERT with disentangled attention) улучшает BERT за счёт двух ключевых нововведений:

1. Disentangled Attention (разделённое внимание) — в отличие от классического внимания, где позиционная и содержательная информация объединены, DeBERTa разделяет их, обрабатывая отдельно. Это позволяет модели лучше учитывать взаимосвязи между словами и их позициями, улучшая понимание контекста.
2. Enhanced Mask Decoder — улучшенный механизм декодирования, который помогает модели лучше восстанавливать скрытые представления и повышает качество предсказаний.

В итоге DeBERTa достигает более высокой точности на задачах NLP по сравнению с базовым BERT, благодаря более эффективному использованию информации о позициях и содержании слов.