Открой для себя BERT, революционную модель НЛП от Google. Узнай, как ее двунаправленное понимание контекста преобразует такие задачи ИИ, как поиск и чат-боты.
BERT, что расшифровывается как Bidirectional Encoder Representations from Transformers, - это эпохальная техника предварительного обучения обработке естественного языка (NLP), разработанная исследователями из Google AI Language. Представленная в 2018 году во влиятельной статье"BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding", BERT произвела революцию в том, как машины понимают человеческий язык. Это была одна из первых глубоких двунаправленных языковых репрезентаций без контроля, предварительно обученных с использованием только корпуса обычного текста, такого как Википедия. BERT использует мощную архитектуру Transformer, в частности кодирующую часть, чтобы обрабатывать слова по отношению ко всем остальным словам в предложении одновременно, а не последовательно. Это позволяет глубже понять контекст по сравнению с предыдущими однонаправленными моделями.
В отличие от предыдущих моделей, которые обрабатывали текст в одном направлении (либо слева направо, либо справа налево), BERT обрабатывает всю последовательность слов сразу, используя свой кодер-трансформер и механизм самовнимания. Такой двунаправленный подход позволяет ему улавливать контекст слова на основе окружающих его слов, как предшествующих, так и следующих за ним. Например, BERT может различать значение слова "банк" в фразе "Мне нужно пойти в банк, чтобы снять наличные" и " Берег реки был мутным", учитывая весь контекст предложения.
BERT изучает эти сложные языковые отношения на этапе предварительного обучения на огромном количестве текстовых данных. Это включает в себя две основные задачи без контроля:
Результатом такого предварительного обучения является модель с богатыми языковыми вкраплениями, которые передают синтаксис и семантику. Затем эту предварительно обученную BERT-модель можно быстро адаптировать или"тонко настроить" для различных специфических задач НЛП, используя меньшие наборы данных, специфичные для конкретной задачи. Этот процесс использования предварительно обученных знаний - одна из форм трансферного обучения.
Способность BERT понимать языковые нюансы привела к значительным улучшениям в различных реальных приложениях искусственного интеллекта (ИИ):
Хотя BERT в основном используется в NLP, архитектура трансформаторов, которую он популяризировал, также вдохновила на достижения в области компьютерного зрения (CV), например, трансформаторы зрения (ViT), используемые в таких моделях, как RT-DETR. Платформы вроде Ultralytics HUB облегчают обучение и развертывание различных моделей ИИ, в том числе построенных на принципах трансформеров.