BERT (Rappresentazioni di codificatori bidirezionali da trasformatori)

Come funziona Bert

L'innovazione principale di BERT risiede nel suo approccio di formazione bidirezionale, che si basa sull'architettura di Transformer. A differenza dei modelli precedenti, che leggono il testo in modo sequenziale, il meccanismo di attenzione di BERT gli consente di considerare l'intera frase in una sola volta. Per ottenere questa comprensione bidirezionale durante la pre-formazione, BERT utilizza due strategie principali:

1. Modello linguistico mascherato (MLM): In questo compito, alcune parole di una frase sono nascoste a caso, o "mascherate", e il compito del modello è quello di prevedere le parole originali mascherate sulla base delle parole circostanti non mascherate. Questo costringe il modello ad apprendere relazioni contestuali profonde da entrambe le direzioni.
2. Next Sentence Prediction (NSP): il modello riceve due frasi e deve prevedere se la seconda frase è quella che segue logicamente la prima nel testo originale. Questo aiuta il BERT a comprendere le relazioni tra le frasi, un aspetto cruciale per compiti come la risposta alle domande e l'analisi dei paragrafi.

Dopo questo ampio pre-addestramento su un corpus di testo massiccio, BERT può essere adattato a compiti specifici attraverso un processo chiamato fine-tuning. Ciò comporta un ulteriore addestramento del modello su un set di dati più piccolo e specifico per il compito, rendendolo uno strumento estremamente versatile per sviluppatori e ricercatori. Molti modelli BERT pre-addestrati sono accessibili attraverso piattaforme come Hugging Face.

Applicazioni del mondo reale

La capacità del BERT di comprendere le sfumature del linguaggio ha portato a miglioramenti significativi in diverse applicazioni di intelligenza artificiale (AI) del mondo reale:

• Motori di ricerca: Google Search ha notoriamente incorporato il BERT per comprendere meglio le query degli utenti, soprattutto quelle conversazionali o complesse, portando a risultati di ricerca più pertinenti. Ad esempio, il BERT aiuta a capire l'intento di ricerche come "puoi procurare una medicina per una farmacia", comprendendo l'importanza di preposizioni come "per" e "per".
• Chatbot e assistenti virtuali: Il BERT migliora la capacità dei chatbot e degli assistenti virtuali di comprendere con maggiore precisione le richieste degli utenti, di mantenere il contesto delle conversazioni e di fornire risposte più utili nel servizio clienti, nei sistemi di prenotazione e nel reperimento di informazioni.
• Sentiment Analysis: Le aziende utilizzano modelli basati su BERT per analizzare le recensioni dei clienti, i commenti sui social media e le risposte ai sondaggi per valutare l'opinione pubblica e il feedback sui prodotti con maggiore precisione.
• Riassunto del testo e risposta alle domande: BERT può essere perfezionato per creare sistemi che riassumono automaticamente documenti lunghi o rispondono a domande basate su un determinato passaggio di testo. Il benchmark viene effettuato su set di dati come lo Stanford Question Answering Dataset (SQuAD).

Bert rispetto ad altri modelli

È importante distinguere il BERT da altri modelli di IA:

• rispetto a GPT: Sebbene entrambi siano LLM basati su trasformatori, BERT è un modello solo codificatore progettato per comprendere il contesto da entrambe le direzioni. Questo lo rende eccellente in compiti analitici come la sentiment analysis, il Named Entity Recognition (NER) e la classificazione del testo. Al contrario, i modelli GPT sono focalizzati sul decodificatore e leggono il testo in una sola direzione (da sinistra a destra), il che li rende ottimizzati per la generazione di nuovo testo coerente.
• rispetto ai modelli di visione artificiale: Il BERT elabora e comprende il testo, il che è fondamentalmente diverso dai modelli di visione artificiale (CV) come Ultralytics YOLO. I modelli di visione come YOLO11 analizzano i pixel delle immagini e dei video per eseguire operazioni come il rilevamento di oggetti o la segmentazione di istanze. Mentre BERT interpreta il linguaggio, l'architettura Transformer che ha reso popolare ha ispirato i progressi della CV, portando a modelli come il Vision Transformer (ViT) utilizzato in modelli come RT-DETR.

Piattaforme come Ultralytics HUB facilitano l'addestramento e la distribuzione di vari modelli di IA, compresi quelli costruiti sui principi di Transformer. Lo sviluppo di BERT e di modelli simili spesso coinvolge framework di apprendimento automatico standard come PyTorch e TensorFlow.