BERT（トランスフォーマーからの双方向エンコーダ表現）

バートの働き

テキストを単一方向（左から右、または右から左）で処理する以前のモデルとは異なり、BERT は単語のシーケンス全体を一度に処理する。この双方向のアプローチにより、BERTは、単語の前後の単語に基づいて、単語の文脈を把握することができる。想像してみてほしい。"I went to the bank to deposit money "と "I sat on the river bank "の "bank "という単語の意味を理解しようとすることを。BERT の双方向性は、これらの意味を効果的に区別するのに役立つ。BERTは、ウィキペディアのような膨大なテキストデータに対して、Masked Language Modeling（隠れた単語の予測）やNext Sentence Prediction（次の文の予測）のような技術を用いて事前に訓練されることで、これらの関係を学習する。その結果、リッチな言語埋め込みを含む事前訓練されたモデルは、より小さなタスク固有のデータセットを使って、特定の下流のNLPタスクに素早く適応させたり、「微調整」したりすることができます。

主な特徴と利点

• 双方向の文脈：全文の文脈から単語の意味を理解し、深い言語理解を必要とするタスクの精度を向上させる。
• 事前学習と微調整一般的な言語理解を捉える強力な事前学習済みモデルを提供し、センチメント分析や質問応答などの特定のアプリケーションに簡単に適応させることができます。これにより、タスクごとに大規模なラベル付きデータセットを用意する必要が大幅に軽減されます。
• 最先端のパフォーマンス：リリースと同時に広範な NLP ベンチマークで画期的な結果を達成し、言語モデルの新たな基準を打ち立てました。元の研究は、BERT ArXiv論文でご覧いただけます。
• 汎用性：テキスト分類、名前付きエンティティ認識、自然言語推論など、さまざまな自然言語処理タスクに適用できる。

実世界での応用

言語のニュアンスを理解するBERTの能力は、さまざまなアプリケーションの大幅な改善につながった：

1. 検索エンジン： Google 、ユーザーのクエリをより理解するために、BERTを検索エンジンに統合した。検索におけるBERTに関するGoogle AI Blogの投稿に詳述されているように、これは、複雑なクエリや会話形式のクエリの背後にあるコンテキストと意図を把握することで、より適切な検索結果を提供するのに役立ちます。
2. 会話AI：BERTは、チャットボットやバーチャル・アシスタントがユーザーの要求をよりよく理解し、会話中にコンテキストを維持し、より正確で役に立つ応答を提供できるようにすることによって、チャットボットやバーチャル・アシスタントを強化します。これは、より自然で効果的な人間とコンピュータの対話につながります。

その他の用途としては、テキスト要約ツールの改善や機械翻訳システムの強化などがある。

バート 対 類似モデル

BERTは主に、理解タスクのためにテキストを符号化することに重点を置いている。その双方向性は、基本的なリカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）のような以前の単方向モデルとは対照的である。BERTはTransformerアーキテクチャをベースにしているが、GPT（Generative Pre-trained Transformer）のようなモデルとは異なり、一般的にテキストをエンコードするのではなく、テキストを生成するために最適化されている。Transformerアーキテクチャ自体は、Vision Transformer（ViT）のようなモデルに見られるように、コンピュータビジョンタスクにも適応されており、NLPを超えたアーキテクチャの柔軟性を示している。多くの訓練済みBERTモデルは、以下のようなプラットフォームを通じて容易に入手できます。 Hugging FaceUltralytics ようなツールを使用してワークフローに統合することができます。