BERT'i keşfedin: Google tarafından sunulan, çift yönlü bağlam ve gelişmiş yapay zeka uygulamalarıyla dil anlayışını dönüştüren devrim niteliğinde bir NLP modeli.
Açılımı Bidirectional Encoder Representations from Transformers olan BERT, Doğal Dil İşleme (NLP) alanında çığır açan ve makinelerin insan dilini anlama ve işleme biçimini önemli ölçüde geliştiren bir modeldir. Google tarafından geliştirilen ve 2018 yılında piyasaya sürülen BERT, bir cümledeki kelimelerin bağlamını yorumlamak için yeni bir yol sunarak ileriye doğru büyük bir adım attı ve daha doğru ve nüanslı dil anlayışına yol açtı. Kelimeleri soldan sağa veya sağdan sola doğru sırayla işleyen önceki modellerin aksine, BERT tüm kelime dizisini bir kerede inceleyerek bir kelimeden önce ve sonra gelen kelimelere bakarak kelimenin tam bağlamını yakalamasına olanak tanır; bu nedenle "çift yönlü" terimini kullanır.
BERT'in mimarisi, bir cümleyi işlerken her bir kelimenin diğerlerine göre önemini tartmak için bir dikkat mekanizması kullanan Transformer modeline dayanmaktadır. Bu mekanizma, BERT'in kelimeler arasındaki bağlamı ve ilişkileri daha önceki modellere göre daha sofistike bir şekilde anlamasını sağlar. BERT'in çift yönlülüğü önemli bir yeniliktir ve bir kelimeden önce ve sonra gelen kelimeleri dikkate alarak kelimenin tüm bağlamını anlamasını sağlar. Bu kapsamlı bağlam anlayışı, modelin deyimler, eş sesli kelimeler ve karmaşık cümle yapıları gibi dildeki nüansları yorumlama becerisini önemli ölçüde geliştirir.
BERT'in eğitim süreci iki ana aşamadan oluşmaktadır: ön eğitim ve ince ayar. Ön eğitim sırasında BERT, iki denetimsiz görev kullanılarak internetten alınan kitaplar ve web sayfaları gibi büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilir: Maskelenmiş Dil Modeli (MLM) ve Sonraki Cümle Tahmini (NSP). MLM'de, girdi belirteçlerinin belirli bir yüzdesi rastgele maskelenir ve modelin amacı maskelenen kelimenin orijinal kelime kimliğini yalnızca bağlamına dayanarak tahmin etmektir. NSP, belirli bir cümlenin orijinal metinde başka bir cümleyi takip edip etmediğini tahmin ederek cümleler arasındaki ilişkiyi anlamak için modeli eğitmeyi içerir. Bu kapsamlı ön eğitim, BERT'in dil yapısı ve semantiği hakkında derin bir anlayış öğrenmesini sağlar.
İnce ayar, önceden eğitilmiş BERT modelinin genel dil anlayışını duygu analizi, soru yanıtlama veya adlandırılmış varlık tanıma gibi belirli görevlere uyarlamak için daha küçük, göreve özgü bir veri kümesi üzerinde daha fazla eğitildiği süreçtir. Bu süreç, önceden eğitilmiş modele göreve özel bir çıktı katmanı eklenmesini ve yeni veri kümesi üzerinde eğitilmesini içerir. İnce ayar, ön eğitim sırasında edinilen zengin dil anlayışından yararlanır ve bir modeli sıfırdan eğitmeye kıyasla daha az göreve özgü eğitim verisi ve zaman gerektirir.
BERT, çeşitli NLP uygulamalarında yaygın bir kullanım alanı bulmuş ve günlük olarak etkileşimde bulunduğumuz sistem ve hizmetlerin performansını artırmıştır.
Öne çıkan uygulamalardan biri, arama motoru sonuçlarının doğruluğunu artırmaktır. BERT, arama sorgularının bağlamını anlayarak arama motorlarının daha alakalı sonuçlar sunmasına yardımcı olur ve kullanıcı deneyimini önemli ölçüde geliştirir. Örneğin, bir kullanıcı "kaldırımı olmayan bir tepeye park etmek" için arama yaparsa, BERT "hayır" kelimesinin sorgunun önemli bir parçası olduğunu anlayabilir, bir kaldırımın olmadığını gösterir ve bu özel durumla ilgili sonuçlar döndürür.
Sohbet robotları ve sanal asistanlar da BERT'in gelişmiş dil anlayışından yararlanır. Bu sistemler daha doğru ve bağlama uygun yanıtlar vererek etkileşimlerin daha doğal ve insan gibi hissedilmesini sağlayabilir. Örneğin, BERT destekli bir chatbot, bir e-ticaret sitesindeki karmaşık veya incelikli müşteri sorgularını daha iyi anlayabilir ve bu da müşteri hizmetlerinin ve memnuniyetinin artmasını sağlar.
Arama ve diyaloğa dayalı yapay zekanın ötesinde, BERT'in yetenekleri şunları kapsar:
BERT NLP'de devrim yaratmış olsa da, diğer modellerden nasıl farklılaştığını anlamak çok önemlidir.
OpenAI tarafından geliştirilen GPT (Generative Pre-trained Transformer) modelleri de Transformer mimarisine dayanmaktadır, ancak öncelikle metin üretimi için tasarlanmıştır. BERT'in aksine, GPT modelleri tek yönlüdür ve metni tek bir yönde işler. Bu, onları tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı metin üretmede son derece iyi kılar, ancak çift yönlü bağlamın derinlemesine anlaşılmasını gerektiren görevlerde BERT'ten daha az etkilidir. GPT-3 ve GPT-4 hakkında daha fazla bilgi edinin.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN 'ler), Transformatörlerin ortaya çıkmasından önce birçok NLP görevi için standarttı. RNN'ler, önceki öğelerin bir "hafızasını" koruyarak veri dizilerini her seferinde bir öğe olarak işler. Bununla birlikte, uzun menzilli bağımlılıklarla mücadele ederler ve sıralı yapıları nedeniyle BERT gibi Transformatör tabanlı modellere göre eğitilmeleri daha az verimlidir.
BERT, insan dilini anlama ve işleme konusunda benzersiz yetenekler sunarak NLP'nin evriminde önemli bir kilometre taşını temsil etmektedir. Çift yönlü yaklaşımı, güçlü Transformer mimarisi ile birleştiğinde, çok çeşitli dil anlama görevlerini yüksek doğrulukla gerçekleştirmesini sağlar. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, BERT gibi modeller insan ve makine anlayışı arasındaki boşluğu doldurmada çok önemli bir rol oynayarak daha sezgisel ve akıllı sistemlerin önünü açıyor. Son teknoloji bilgisayarla görme modellerini keşfetmek isteyenler için Ultralytics YOLO NLP'deki gelişmeleri tamamlayan son teknoloji çözümler sunmaktadır. Sundukları hizmetler ve yapay zeka projelerinizi nasıl geliştirebilecekleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için Ultralytics web sitesini ziyaret edin.
%25202.png)
%202.png)
