BERT (двунаправленные кодирующие представления из трансформаторов)

Как работает Берт

В отличие от предыдущих моделей, которые обрабатывали текст в одном направлении (либо слева направо, либо справа налево), BERT обрабатывает всю последовательность слов сразу. Такой двунаправленный подход позволяет ему улавливать контекст слова на основе окружающих его слов, как предшествующих, так и следующих за ним. Представь, что ты пытаешься понять значение слова "банк" в фразе "Я пошел в банк, чтобы положить деньги" по сравнению с фразой "Я сидел на берегу реки". Двунаправленность BERT помогает ему эффективно различать эти значения. Он учится этим взаимосвязям благодаря предварительному обучению на огромных объемах текстовых данных, таких как Википедия, с использованием таких техник, как Masked Language Modeling (предсказание скрытых слов) и Next Sentence Prediction. Полученная в результате предварительной подготовки модель, содержащая богатые языковые вкрапления, может быть быстро адаптирована или"тонко настроена" для решения конкретных задач НЛП с помощью небольших наборов данных, специфичных для каждой конкретной задачи.

Ключевые особенности и преимущества

• Двунаправленный контекст: Понимай значение слов, основываясь на полном контексте предложения, что повышает точность выполнения заданий, требующих глубокого понимания языка.
• Предварительное обучение и тонкая настройка: Предлагает мощные предварительно обученные модели для общего понимания языка, которые можно легко адаптировать для конкретных приложений, таких как анализ настроения или ответы на вопросы. Это значительно снижает потребность в больших наборах меченых данных для каждой задачи.
• Современная производительность: После выхода в свет он показал революционные результаты в широком спектре бенчмарков NLP, установив новый стандарт для языковых моделей. Ты можешь ознакомиться с оригинальным исследованием в статье BERT ArXiv.
• Универсальность: Может применяться для решения различных задач НЛП, включая классификацию текстов, распознавание именованных сущностей и вывод естественного языка.

Применение в реальном мире

Способность BERT понимать языковые нюансы привела к значительным улучшениям в различных приложениях:

1. Поисковые системы: Google интегрировал BERT в свою поисковую систему, чтобы лучше понимать запросы пользователей. Как подробно описано в блогеGoogle AI Blog о BERT в поиске, это помогает выдавать более релевантные результаты поиска, улавливая контекст и намерения, стоящие за сложными или разговорными запросами.
2. Разговорный ИИ: BERT улучшает работу чат-ботов и виртуальных помощников, позволяя им лучше понимать запросы пользователей, сохранять контекст во время разговора и давать более точные и полезные ответы. Это приводит к более естественному и эффективному взаимодействию человека и компьютера.

Среди других применений - улучшение инструментов для обобщения текста и совершенствование систем машинного перевода.

Берт в сравнении с аналогичными моделями

BERT в первую очередь ориентирована на кодирование текста для решения задач понимания. Его двунаправленная природа контрастирует с более ранними однонаправленными моделями, такими как базовые рекуррентные нейронные сети (RNN). Хотя BERT также основана на архитектуре Transformer, она отличается от таких моделей, как GPT (Generative Pre-trained Transformer), которые обычно оптимизированы для генерации текста, а не просто для его кодирования. Сама архитектура Transformer также была адаптирована для задач компьютерного зрения, как это видно на примере таких моделей, как Vision Transformer (ViT), что демонстрирует гибкость архитектуры за пределами NLP. Многие предварительно обученные модели BERT легко доступны на таких платформах, как Hugging Face и могут быть интегрированы в рабочие процессы с помощью таких инструментов, как Ultralytics HUB.