Какие задачи использовались для обучения BERT

BERT обучался на двух ключевых задачах:

1. Masked Language Modeling (MLM) — случайные токены в тексте заменяются на [MASK], модель предсказывает оригинальные слова. Пример:

Input:  "The [MASK] sat on the mat."
Output: "The cat sat on the mat."

2. Next Sentence Prediction (NSP) — модель определяет, является ли второе предложение логичным продолжением первого. Пример пар:

• Положительная: ["Cats are cute.", "They love to play."]
• Отрицательная: ["Cats are cute.", "The sky is blue."]

Эти задачи позволяют BERT освоить контекстное понимание слов и связей между предложениями.