BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri)

Bert Nasıl Çalışır?

Metni tek bir yönde (soldan sağa veya sağdan sola) işleyen önceki modellerin aksine, BERT tüm kelime dizisini bir kerede işler. Bu çift yönlü yaklaşım, bir kelimenin bağlamını hem kendisinden önceki hem de sonraki kelimelere dayanarak kavramasını sağlar. "Para yatırmak için bankaya gittim" ile "Nehir kıyısında oturdum" ifadelerindeki "banka" kelimesinin anlamını anlamaya çalıştığınızı düşünün. BERT'in çift yönlülüğü bu anlamları etkili bir şekilde ayırt etmesine yardımcı olur. Bu ilişkileri, Maskeli Dil Modelleme (gizli kelimeleri tahmin etme) ve Sonraki Cümle Tahmini gibi teknikleri kullanarak Wikipedia gibi büyük miktarda metin verisi üzerinde önceden eğitilerek öğrenir. Sonuçta ortaya çıkan zengin dil katıştırmaları içeren önceden eğitilmiş model, daha sonra daha küçük, göreve özgü veri kümeleriyle belirli aşağı akış NLP görevleri için hızlı bir şekilde uyarlanabilir veya'ince ayar' yapılabilir.

Temel Özellikler ve Avantajlar

• Çift Yönlü Bağlam: Tam cümle bağlamına dayalı olarak kelime anlamını anlar, derin dil anlayışı gerektiren görevlerde doğruluğu artırır.
• Ön Eğitim ve İnce Ayar: Duygu analizi veya soru yanıtlama gibi belirli uygulamalar için kolayca uyarlanabilen genel dil anlayışını yakalayan güçlü önceden eğitilmiş modeller sunar. Bu, her görev için büyük etiketli veri kümelerine olan ihtiyacı önemli ölçüde azaltır.
• Son Teknoloji Performans: Piyasaya sürüldükten sonra çok çeşitli NLP kıyaslamalarında çığır açan sonuçlar elde etti ve dil modelleri için yeni bir standart belirledi. Orijinal araştırmayı BERT ArXiv makalesinde inceleyebilirsiniz.
• Çok yönlülük: Metin sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma ve doğal dil çıkarımı dahil olmak üzere çeşitli NLP görevlerine uygulanabilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

BERT'in dil nüanslarını anlama yeteneği, çeşitli uygulamalarda önemli gelişmelere yol açmıştır:

1. Arama Motorları: Google , kullanıcı sorgularını daha iyi anlamak için BERT'i arama motoruna entegre etti. Google AI Blog'un Arama'da BERT hakkındaki yazısında ayrıntılı olarak açıklandığı gibi, bu, karmaşık veya konuşmaya dayalı sorguların arkasındaki bağlamı ve amacı kavrayarak daha alakalı arama sonuçları sunmaya yardımcı olur.
2. Diyaloğa Dayalı Yapay Zeka: BERT, sohbet robotlarının ve sanal asistanların kullanıcı isteklerini daha iyi anlamalarını, konuşmalar sırasında bağlamı korumalarını ve daha doğru ve yararlı yanıtlar vermelerini sağlayarak onları geliştirir. Bu, daha doğal ve etkili insan-bilgisayar etkileşimlerine yol açar.

Diğer uygulamalar arasında metin özetleme araçlarının iyileştirilmesi ve makine çevirisi sistemlerinin geliştirilmesi yer almaktadır.

Bert Benzer Modellere Karşı

BERT öncelikle anlama görevleri için metin kodlamaya odaklanır. Çift yönlü yapısı, temel Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) gibi daha önceki tek yönlü modellerle tezat oluşturmaktadır. Aynı zamanda Transformer mimarisine dayanmakla birlikte BERT, GPT (Generative Pre-trained Transformer) gibi tipik olarak metni kodlamak yerine üretmek için optimize edilmiş modellerden farklıdır. Transformer mimarisinin kendisi de Vision Transformer (ViT) gibi modellerde görüldüğü gibi bilgisayarla görme görevleri için uyarlanmıştır ve mimarinin NLP'nin ötesindeki esnekliğini göstermektedir. Önceden eğitilmiş birçok BERT modeli aşağıdaki gibi platformlar aracılığıyla kolayca temin edilebilir Hugging Face ve Ultralytics HUB gibi araçlar kullanılarak iş akışlarına entegre edilebilir.