BERT（トランスフォーマーからの双方向エンコーダ表現）

BERTとは、Bidirectional Encoder Representations from Transformersの略で、機械が人間の言語を理解し処理する方法を大幅に進歩させた自然言語処理（NLP）の分野における画期的なモデルである。Google 、2018年にリリースされたBERTは、文中の単語の文脈を解釈する新しい方法を導入することで大きな飛躍を遂げ、より正確でニュアンスの異なる言語理解につながった。単語を左から右、または右から左の順序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調べ、前後に来る単語を調べることで単語の完全な文脈を捉えることを可能にする-これが "双方向 "という言葉の由来である。

コア・コンセプト

BERT のアーキテクチャはTransformerモデルに基づいており、これは、文を処理する際に、各単語の重要性を他 の単語との関係で評価する注意メカニズムを利用する。このメカニズムにより、BERT は以前のモデルよりも洗練された方法で単語間の文脈と関係を理解することができる。BERT の双方向性は重要な革新的技術であり、BERT は単語の前後の単語を考慮することで、単語の完全な文脈を理解することができる。この文脈の包括的な理解により、慣用句、同音異義語、複雑な文構造など、言語のニュアンスを解釈するモデルの能力が大幅に向上している。

事前トレーニングと微調整

BERT の訓練プロセスには、事前訓練と微調整という 2 つの主要段階がある。事前訓練では、BERTは、2つの教師なしタスクを使用して、書籍やウェブページなどのインターネットからの大量のテキストデータで訓練される：マスク言語モデル（MLM）と次文予測（NSP）である。MLMでは、入力トークンの何割かがランダムにマスクされ、モデルの目的は、その文脈のみに基づいてマスクされた単語の元の語彙IDを予測することである。NSP では、ある文が原文の別の文に続いているかどうかを予測することによって、文の関係を理解するようモデルを訓練する。この広範な事前学習により、BERT は言語構造と意味論の深い理解を学習することができる。

微調整とは、事前訓練された BERT モデルをさらに小規模なタスク固有のデータセットで訓練し、その一般的な言語 理解を感情分析、質問応答、または名前付きエンティティ認識などの特定のタスクに適応させるプロセスである。このプロセスでは、事前に訓練されたモデルにタスク固有の出力層を追加し、新しいデータセットでそれを訓練します。ファインチューニングでは、事前学習で獲得した豊富な言語理解を活用するため、ゼロからモデルを学習する場合と比較して、タスク固有の学習データと時間が少なくて済みます。

アプリケーション

BERTは、さまざまなNLPアプリケーションで広く使用されており、私たちが日常的に利用するシステムやサービスのパフォーマンスを向上させています。

検索エンジン

顕著な用途の一つは、検索エンジンの検索結果の精度を向上させることである。検索クエリのコンテキストを理解することで、BERT は、検索エンジンがより関連性の高い結果を提供し、ユー ザー体験を大幅に向上させることを支援する。たとえば、ユーザーが「縁石のない丘の駐車場」を検索した場合、BERT は、縁石がないことを示す「ない」がクエリの重要な部分であることを理解し、その特定の状況に関連する結果を返すことができます。

チャットボットとバーチャルアシスタント

チャットボットや バーチャルアシスタントも、BERTの高度な言語理解から恩恵を受けます。これらのシステムは、より正確で文脈に応じた適切な応答を提供することができ、対話がより自然で人間のように感じられるようになります。例えば、BERTを搭載したチャットボットは、eコマース・サイトにおける複雑または微妙な顧客からの問い合わせをよりよく理解することができ、顧客サービスと満足度の向上につながります。

その他の用途

検索や会話AIにとどまらず、BERTの能力は次のような分野にまで及んでいる：

• センチメント分析：テキストの背後にある感情的なトーンを決定することは、ソーシャルメディア上でブランドの評判を監視する企業にとって非常に重要です。センチメント分析とそのアプリケーションの詳細については、こちらをご覧ください。
• テキストの要約：ニュース集約や文書分析に役立つ、長いテキストの簡潔で一貫性のある要約を自動的に生成します。テキスト要約の詳細を見る
• 機械翻訳：原文の文脈をより深く理解することで、翻訳の精度を向上させます。機械翻訳の詳細をご覧ください。

他モデルとの比較

BERTはNLPに革命をもたらしたが、他のモデルとの違いを理解することが不可欠である。

ジーピーティー

GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルはOpenAIによって開発されたもので、Transformerアーキテクチャに基づいているが、主にテキスト生成用に設計されている。BERTとは異なり、GPTモデルは単一方向でテキストを処理する。そのため、首尾一貫した文脈に関連したテキストの生成には非常に優れていますが、双方向の文脈を深く理解する必要があるタスクでは、BERTよりも効果が劣ります。GPT-3とGPT-4の詳細については、こちらをご覧ください。

RNN

リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）は、トランスフォーマーが登場する以前は、多くのNLPタスクの標準だった。RNNはデータのシーケンスを一度に1要素ずつ処理し、前の要素の「記憶」を保持する。しかし、RNNは長距離の依存関係に苦戦し、逐次的な性質のため、BERTのようなTransformerベースのモデルよりも学習効率が低い。

結論

BERT は NLP の進化における重要なマイルストーンであり、人間の言語を理解し処理する上で比類のない能力を提供する。その双方向アプローチは、強力なTransformerアーキテクチャと組み合わされ、高精度で広範囲の言語理解タスクを実行することを可能にします。AIが進化し続ける中、BERTのようなモデルは、人間と機械理解のギャップを埋める上で重要な役割を果たし、より直感的でインテリジェントなシステムへの道を開きます。最先端のコンピュータ・ビジョン・モデルの探求に興味をお持ちの方には、Ultralytics YOLO 、NLPの進歩を補完する最先端のソリューションを提供しています。Ultralytics のウェブサイトをご覧いただき、提供される製品の詳細と、それらがお客様のAIプロジェクトをどのように強化できるかをご確認ください。