Khám phá BERT, Google Mô hình NLP mang tính cách mạng. Tìm hiểu cách hiểu ngữ cảnh hai chiều của nó chuyển đổi các tác vụ AI như tìm kiếm và chatbot.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) mang tính đột phá được phát triển bởi Google . Không giống như các mô hình trước đây xử lý văn bản theo một hướng, BERT có thể phân tích ngữ cảnh của một từ bằng cách xem xét các từ đứng trước và sau nó, do đó có thuật ngữ "hai chiều". Khả năng này tăng cường đáng kể khả năng hiểu các sắc thái ngôn ngữ của mô hình, khiến nó cực kỳ hiệu quả trong nhiều tác vụ NLP khác nhau. Sự ra đời của BERT đánh dấu một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI, đặc biệt là về cách máy móc hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người.
Kiến trúc của BERT dựa trên mô hình Transformer , sử dụng các cơ chế chú ý để cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau trong một câu. Điều này cho phép BERT nắm bắt các mối quan hệ phức tạp giữa các từ, bất kể vị trí của chúng trong văn bản. Một trong những cải tiến chính của BERT là phương pháp đào tạo trước. Đầu tiên, nó được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản theo cách không giám sát, tìm hiểu sự phức tạp của cấu trúc ngôn ngữ và ngữ cảnh. Mô hình được đào tạo trước này sau đó có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ hạ nguồn cụ thể, chẳng hạn như phân tích tình cảm , nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) và trả lời câu hỏi , với lượng dữ liệu được gắn nhãn tương đối nhỏ.
Quá trình đào tạo trước của BERT bao gồm hai mục tiêu chính: Mô hình hóa ngôn ngữ bị che giấu (MLM) và Dự đoán câu tiếp theo (NSP). Trong MLM, một tỷ lệ phần trăm nhất định các mã thông báo đầu vào được che giấu ngẫu nhiên và nhiệm vụ của mô hình là dự đoán id từ vựng gốc của từ bị che giấu dựa trên ngữ cảnh của nó. Quá trình này giúp BERT học các biểu diễn hai chiều của các từ. Trong NSP, mô hình được đưa ra hai câu và phải dự đoán liệu câu thứ hai có phải là câu tiếp theo thực tế theo sau câu đầu tiên trong văn bản gốc hay không. Điều này giúp BERT hiểu được mối quan hệ giữa các câu, điều này rất quan trọng đối với các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi và tóm tắt văn bản .
BERT đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng thực tế khác nhau do khả năng hiểu ngôn ngữ vượt trội của nó. Sau đây là hai ví dụ cụ thể:
Công cụ tìm kiếm: BERT đã cải thiện đáng kể độ chính xác và tính liên quan của kết quả công cụ tìm kiếm. Bằng cách hiểu rõ hơn ngữ cảnh của truy vấn tìm kiếm, BERT có thể cung cấp kết quả chính xác hơn phù hợp với ý định của người dùng. Ví dụ, nếu người dùng tìm kiếm "giày chạy bộ tốt nhất cho người bị bàn chân bẹt", BERT có thể hiểu rằng người dùng đang tìm kiếm các loại giày chạy bộ cụ thể được thiết kế riêng cho những người bị bàn chân bẹt, chứ không chỉ là bất kỳ loại giày chạy bộ nào. Điều này dẫn đến kết quả tìm kiếm có liên quan hơn và trải nghiệm người dùng được cải thiện. Google Việc tích hợp BERT vào thuật toán tìm kiếm của nó là minh chứng cho tính hiệu quả của nó trong việc hiểu và xử lý các truy vấn tìm kiếm. Bạn có thể đọc thêm về điều này trong Google bài đăng trên blog chính thức của ' Hiểu rõ hơn bao giờ hết về tìm kiếm .
Chatbot hỗ trợ khách hàng: BERT đã nâng cao hiệu suất của chatbot , đặc biệt là trong các ứng dụng hỗ trợ khách hàng. Bằng cách hiểu ngữ cảnh và sắc thái của các truy vấn của khách hàng, chatbot do BERT cung cấp có thể cung cấp phản hồi chính xác và hữu ích hơn. Ví dụ, nếu khách hàng hỏi, "Tôi cần trả lại sản phẩm, nhưng thời hạn trả lại đã đóng", chatbot dựa trên BERT có thể hiểu được vấn đề cụ thể và cung cấp thông tin có liên quan về chính sách trả lại hoặc đề xuất các giải pháp thay thế. Khả năng này cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm khối lượng công việc cho các nhân viên hỗ trợ con người.
Trong khi có những mô hình NLP mạnh mẽ khác, chẳng hạn như GPT (Generative Pre-trained Transformer) , BERT nổi bật nhờ phương pháp đào tạo hai chiều của nó. Các mô hình GPT được đào tạo để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi, khiến chúng trở thành một chiều. Ngược lại, đào tạo hai chiều của BERT cho phép nó xem xét toàn bộ ngữ cảnh của một từ, dẫn đến hiểu biết sâu sắc hơn về ngôn ngữ. Điều này làm cho BERT đặc biệt hiệu quả đối với các nhiệm vụ đòi hỏi sự hiểu biết sắc thái về ngữ cảnh, chẳng hạn như trả lời câu hỏi và phân tích tình cảm .
Một thuật ngữ liên quan khác là Transformer-XL , mở rộng mô hình Transformer ban đầu để xử lý các chuỗi văn bản dài hơn bằng cách giới thiệu cơ chế lặp lại. Trong khi BERT vượt trội trong việc hiểu ngữ cảnh trong một câu hoặc cặp câu, Transformer-XL được thiết kế để nắm bắt các mối phụ thuộc trên các tài liệu dài hơn. Tuy nhiên, các mục tiêu đào tạo trước và bản chất song hướng của BERT thường làm cho nó phù hợp hơn với các tác vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh cấp độ câu.
BERT đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên . Khả năng hiểu ngữ cảnh của các từ theo hai chiều, kết hợp với phương pháp đào tạo trước và tinh chỉnh, khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho nhiều tác vụ NLP. Từ việc cải thiện kết quả của công cụ tìm kiếm đến nâng cao chatbot hỗ trợ khách hàng, tác động của BERT thể hiện rõ trong nhiều ứng dụng thực tế. Khi AI tiếp tục phát triển, các mô hình như BERT sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thu hẹp khoảng cách giữa ngôn ngữ của con người và khả năng hiểu của máy. Để tìm hiểu thêm về các chi tiết kỹ thuật của BERT, bạn có thể tham khảo bài báo nghiên cứu gốc, BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding . Để hiểu sâu hơn về các khái niệm NLP, bạn có thể khám phá các tài nguyên trên trang web Hugging Face .
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
.webp)
