Глоссарий

BERT (двунаправленные кодирующие представления из трансформаторов)

Открой для себя BERT, революционную модель НЛП от Google. Узнай, как ее двунаправленное понимание контекста преобразует такие задачи ИИ, как поиск и чат-боты.

Обучай модели YOLO просто
с помощью Ultralytics HUB.

Узнай больше

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.

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, 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:

  1. Маскированная языковая модель (MLM): Некоторый процент входных лексем (слов или подслов) случайным образом маскируется (скрывается), и модель учится предсказывать эти маскированные лексемы на основе их контекста.
  2. Next Sentence Prediction (NSP): модель получает пары предложений и учится предсказывать, является ли второе предложение реальным следующим предложением, которое следует за первым в оригинальном тексте, или же это просто случайное предложение.

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.

Ключевые особенности и преимущества

  • Глубокий двунаправленный контекст: Главная инновация BERT - способность понимать контекст слова, рассматривая одновременно слова, которые идут до и после него. Это приводит к гораздо более богатому и точному пониманию языковых нюансов по сравнению с однонаправленными моделями вроде ранних версий GPT.
  • Современная производительность: После выхода BERT показал самые современные результаты в широком спектре эталонных задач NLP, включая ответы на вопросы (например, в датасете SQuAD) и задачи понимания естественного языка (NLU).
  • Мощная установка для трансферного обучения: Предварительно обученные модели BERT служат мощной основой. Настроив BERT на конкретные задачи, такие как анализ настроения или распознавание именованных сущностей (NER), разработчики смогут добиться высокой производительности при значительно меньшем количестве данных для конкретной задачи и времени обучения по сравнению с обучением модели с нуля.
  • Широкая доступность: Предварительно обученные модели BERT легко доступны через такие платформы, как Hugging Face и могут быть использованы с популярными фреймворками для глубокого обучения (DL), такими как PyTorch и TensorFlow.

Применение в реальном мире

Способность BERT понимать языковые нюансы привела к значительным улучшениям в различных реальных приложениях искусственного интеллекта (ИИ):

  • Поисковые системы: Поисковая система Google получила известность благодаря использованию BERT для лучшего понимания запросов пользователей, особенно разговорных или сложных, что приводит к более релевантным результатам поиска. Как объясняется в блогеGoogle AI Blog, BERT помогает понять намерение, стоящее за такими поисковыми запросами, как "можно ли достать лекарства для аптеки", благодаря пониманию важности таких предлогов, как "для" и "чтобы".
  • Чатботы и виртуальные помощники: BERT повышает способность чат-ботов и виртуальных помощников более точно понимать запросы пользователей, сохранять контекст в разговоре и давать более полезные ответы в системах обслуживания клиентов, бронирования и поиска информации.
  • Анализ настроений: Предприятия используют модели на основе BERT для анализа отзывов покупателей, комментариев в социальных сетях и ответов на опросы, чтобы с большей точностью оценить общественное мнение и отзывы о продукте.
  • Резюме текста и ответы на вопросы: BERT может быть тонко настроен для создания систем, которые автоматически резюмируют длинные документы(резюмирование текста) или отвечают на вопросы, основанные на заданном отрывке текста.

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.

Читать полностью