Немного повторим теорию про BERT.
Выберите правильные утверждения:

  • BERT обучается только на задаче маскированного языкового моделирования: 15 процентов токенов заменяются на токен [MASK] (эти выбираются произвольно), а BERT пытается предсказать эти слова, учитывая немаскированный контекст
  • Во время обучения BERT используется два подхода: маскированное языковое моделирование (Mask Language Model) и определение, является ли второе предложение логически связанным с первым (Next Sentence Prediction)
  • Для каждого языка нужно использовать особую версию BERT, предобученную на текстах, написанных только на выбранном языке
  • Для решения задач классификации текстов и перевода предложений с английского на русский нужно обязательно использовать разные предобученные модели, так как задачи сильно отличаются друг от друга

К сожалению, у нас пока нет статистики ответов на данный вопрос, но мы работаем над этим.