Может ли голый BERT быть хуже чем классическое машинное обучение

Да, голый BERT может проигрывать классическим методам ML в случаях:

1. Мало данных - BERT требует больших объемов для fine-tuning, а классические модели (логистическая регрессия, SVM) работают лучше на маленьких датасетах.

2. Вычислительные ресурсы - BERT требует GPU и времени, тогда как классические модели обучаются быстро на CPU.

3. Простые задачи - Для базовой классификации (спам/не спам) фичи из TF-IDF + Logistic Regression могут дать сопоставимую точность с меньшими затратами.

Пример:

# Классический подход
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)
model = LogisticRegression().fit(X, y)

# Проще и быстрее BERT в большинстве случаев

Всегда стоит начинать с baseline из классических моделей перед переходом к трансформерам.