BERT (Rappresentazioni Encoder Bidirezionali da Trasformatori)

Come funziona Bert

A differenza dei modelli precedenti che elaboravano il testo in una sola direzione (da sinistra a destra o da destra a sinistra), il BERT elabora l'intera sequenza di parole in una sola volta. Questo approccio bidirezionale gli permette di cogliere il contesto di una parola in base alle parole che la circondano, sia quelle che la precedono che quelle che la seguono. Immagina di cercare di capire il significato della parola "banca" in "Sono andato in banca a depositare dei soldi" rispetto a "Mi sono seduto sulla riva del fiume". La bidirezionalità del BERT lo aiuta a differenziare efficacemente questi significati. Apprende queste relazioni grazie al pre-addestramento su vaste quantità di dati testuali, come Wikipedia, utilizzando tecniche come il Masked Language Modeling (previsione di parole nascoste) e la Next Sentence Prediction. Il modello pre-addestrato che ne risulta, contenente ricche incorporazioni linguistiche, può essere rapidamente adattato o"messo a punto" per specifiche attività di NLP a valle con set di dati più piccoli e specifici per l'attività.

Caratteristiche e vantaggi principali

• Contesto bidirezionale: Comprende il significato delle parole in base al contesto della frase, migliorando la precisione nei compiti che richiedono una comprensione profonda del linguaggio.
• Pre-training e messa a punto: Offre potenti modelli pre-addestrati che catturano la comprensione generale del linguaggio e che possono essere facilmente adattati per applicazioni specifiche come l'analisi del sentimento o la risposta alle domande. Questo riduce in modo significativo la necessità di disporre di grandi set di dati etichettati per ogni attività.
• Prestazioni all'avanguardia: Al suo rilascio ha ottenuto risultati rivoluzionari in un'ampia gamma di benchmark NLP, stabilendo un nuovo standard per i modelli linguistici. Puoi approfondire la ricerca originale nel documento ArXiv del BERT.
• Versatilità: Può essere applicata a diversi compiti di NLP, tra cui la classificazione di testi, il riconoscimento di entità nominate e l'inferenza del linguaggio naturale.

Applicazioni del mondo reale

La capacità del BERT di comprendere le sfumature del linguaggio ha portato a miglioramenti significativi in diverse applicazioni:

1. Motori di ricerca: Google ha integrato il BERT nel suo motore di ricerca per comprendere meglio le query degli utenti. Come illustrato nel post del Google AI Blog sul BERT nella ricerca, questo aiuta a fornire risultati di ricerca più pertinenti cogliendo il contesto e l'intento dietro a query complesse o conversazionali.
2. AI conversazionale: BERT migliora i chatbot e gli assistenti virtuali consentendo loro di comprendere meglio le richieste degli utenti, di mantenere il contesto durante le conversazioni e di fornire risposte più accurate e utili. Questo porta a interazioni uomo-computer più naturali ed efficaci.

Altre applicazioni includono il miglioramento degli strumenti di riassunto dei testi e il potenziamento dei sistemi di traduzione automatica.

Bert rispetto a modelli simili

Il BERT si concentra principalmente sulla codifica del testo per compiti di comprensione. La sua natura bidirezionale contrasta con i precedenti modelli unidirezionali come le reti neurali ricorrenti (RNN) di base. Pur essendo basato sull'architettura Transformer, BERT si differenzia da modelli come GPT (Generative Pre-trained Transformer), che sono tipicamente ottimizzati per la generazione di testo piuttosto che per la sua semplice codifica. La stessa architettura Transformer è stata adattata anche per compiti di computer vision, come si vede in modelli come il Vision Transformer (ViT), dimostrando la flessibilità dell'architettura al di là del NLP. Molti modelli BERT pre-addestrati sono facilmente disponibili attraverso piattaforme come Hugging Face e possono essere integrati nei flussi di lavoro grazie a strumenti come Ultralytics HUB.