BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers：双方向Transformerエンコーダー表現）

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、機械が人間の言語のニュアンスをより良くGoogle 画期的な深層学習アーキテクチャです。Google 研究者によって開発され、2018年に導入されたBERTは、双方向トレーニング手法を導入することで自然言語処理（NLP）の分野に革命をもたらしました。 従来のモデルがテキストを左から右、または右から左へ順次読み取るのとは異なり、BERTは単語の前後両方の単語を同時に参照することで文脈を分析します。このアプローチにより、モデルは微妙な意味、慣用句、同音異義語（複数の意味を持つ単語）を従来モデルよりもはるかに効果的に把握できるようになりました。

BERTの仕組み

BERTの中核はトランスフォーマーアーキテクチャ、特にエンコーダー機構に依存している。 「双方向性」は、マスキング言語モデリング（MLM）と呼ばれる訓練手法によって実現される。 事前学習中、文中の単語の約15%がランダムにマスキング（隠蔽）され、 モデルは周囲の文脈に基づいて欠落した単語を予測しようとする。これにより、 モデルは深い双方向表現を学習することを強いられる。

さらに、BERTは文間の関係を理解するために次文予測（NSP）を用いる。このタスクでは、 モデルは文のペアを与えられ、後続の文が前文から論理的に導かれるかどうかを判断しなければならない。この能力は、 質問応答やテキスト要約など、談話理解を必要とするタスクにおいて極めて重要である。

実際のアプリケーション

BERTの汎用性により、多くの現代的なAIシステムにおいて標準的な構成要素となっています。以下にその応用例を具体的に2つ示します：

1. 検索エンジン最適化： Google 複雑なクエリをより正確に解釈するため、検索アルゴリズムにBERTGoogle 。例えば「2019 brazil traveler to usa need a visa」というクエリでは、「to」という単語が極めて重要である。 従来のモデルでは「to」をストップワード（除外される頻出語）として扱い、方向性の関係を認識できませんでした。BERTはユーザーがブラジルから米国へ渡航する側であり、逆ではないことを理解し、関連性の高い検索結果を提供します。
2. 顧客フィードバックにおける感情分析：企業はBERTを活用し、数千件の顧客レビューやサポートチケットを自動分析しています。BERTは文脈を理解するため、「この掃除機は最悪だ」（ネガティブ感情）と「この掃除機は汚れをしっかり吸い取る」（ポジティブ感情）を区別可能です。この精密な感情分析により、track サポート案件のtrack 。

関連概念との比較

BERTの特異な位置付けを理解するには、他の主要なアーキテクチャとの違いを明確にすることが有用である。

• BERT vs. GPT (Generative Pre-trained Transformer): 両者ともトランスフォーマーアーキテクチャを利用するが、目的は異なる。BERTは エンコーダスタックを使用し、理解と識別タスク（例：分類、エンティティ抽出）に最適化されている。 一方、GPTはデコーダスタックを使用し、 テキスト生成を目的として設計されている。 文脈から次の単語を予測し、 文章やコードを生成する。
• BERTとYOLO26の比較：これらのモデルは異なる領域で動作する。BERTは言語処理タスクのために時系列テキストデータを処理する。YOLO26は最先端の視覚モデルであり、リアルタイム物体検出のためにピクセルグリッドを処理する。 しかし、現代のマルチモーダルシステムではこれらを組み合わせることが多い。例えば、YOLO 画像内のdetect 、 BERTベースのモデルがその関係性に関する質問に答えるといった形である。

実装例：トークン化

BERTを使用するには、生のテキストを数値トークンに変換する必要があります。モデルは特定の語彙（WordPieceなど）を用いて単語を分解します。BERTはテキストモデルですが、同様の前処理概念はコンピュータビジョンにも適用され、画像がパッチに分割されます。

以下のPython 、 transformers BERT処理のために文をトークン化するライブラリ。Ultralytics 視覚処理にUltralytics が、トークン化の理解が重要であることに留意されたい。 マルチモーダルAI ワークフロー

from transformers import BertTokenizer

# Initialize the tokenizer with the pre-trained 'bert-base-uncased' vocabulary
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# Tokenize a sample sentence relevant to AI
text = "Ultralytics simplifies computer vision."

# Convert text to input IDs (numerical representations)
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# Display the resulting token IDs
print(f"Token IDs: {encoded_input['input_ids']}")

AI分野における重要性

BERTの導入はNLPにおける「ImageNet 」を画し、 転移学習——大規模データセットでモデルを事前学習させ、 特定のタスク向けに微調整する手法——がテキスト処理に極めて有効であることを実証した。これにより、 新たな問題ごとにタスク特化型アーキテクチャや大規模なラベル付きデータセットを必要とする必要性が大幅に減少した。

今日、RoBERTaやDistilBERTといったBERTの派生モデルは、エッジAIアプリケーションの効率性を支え続けています。包括的なAIソリューションを構築しようとする開発者は、Ultralytics 利用可能なビジョンツールとこれらの言語モデルを統合し、世界を「見て」理解できるシステムを創出することが多いのです。