Что такое BERT и на каких задачах он обучался?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) обучался с использованием двух основных задач:

1. MLM (Masked Language Modeling) — маскирование слов в предложении и предсказание этих слов на основе контекста. В процессе обучения случайно маскируется часть токенов (примерно 15%), и модель должна предсказать, какие слова были скрыты, используя информацию слева и справа (двунаправленный контекст).
2. NSP (Next Sentence Prediction) — задача предсказания, является ли второе предложение в паре действительно следующим за первым в исходном тексте. Это помогает модели понимать взаимосвязь между предложениями.

Таким образом, MLM учит модель понимать контекст внутри предложения, а NSP — отношения между предложениями, что улучшает качество представлений для задач обработки естественного языка.