Khám phá BERT: Một mô hình NLP mang tính cách mạng của Google chuyển đổi khả năng hiểu ngôn ngữ bằng ngữ cảnh hai chiều và các ứng dụng AI tiên tiến.
BERT, viết tắt của Bidirectional Encoder Representations from Transformers, là một mô hình đột phá trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã cải thiện đáng kể cách máy móc hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người. Được phát triển bởi Google và được phát hành vào năm 2018, BERT đã đánh dấu một bước tiến lớn bằng cách giới thiệu một cách mới để diễn giải ngữ cảnh của các từ trong một câu, dẫn đến sự hiểu biết ngôn ngữ chính xác và sắc thái hơn. Không giống như các mô hình trước đây xử lý các từ theo trình tự từ trái sang phải hoặc từ phải sang trái, BERT kiểm tra toàn bộ chuỗi từ cùng một lúc, cho phép nó nắm bắt toàn bộ ngữ cảnh của một từ bằng cách xem xét các từ đứng trước và sau nó—do đó có thuật ngữ "hai chiều".
Kiến trúc của BERT dựa trên mô hình Transformer , sử dụng cơ chế chú ý để cân nhắc tầm quan trọng của từng từ so với các từ khác khi xử lý một câu. Cơ chế này cho phép BERT hiểu ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ theo cách tinh vi hơn so với các mô hình trước đó. Tính hai chiều của BERT là một cải tiến quan trọng, cho phép nó hiểu toàn bộ ngữ cảnh của một từ bằng cách xem xét cả các từ đứng trước và đứng sau nó. Sự hiểu biết toàn diện về ngữ cảnh này cải thiện đáng kể khả năng diễn giải các sắc thái trong ngôn ngữ của mô hình, chẳng hạn như thành ngữ, từ đồng âm và cấu trúc câu phức tạp.
Quy trình đào tạo của BERT bao gồm hai giai đoạn chính: tiền đào tạo và tinh chỉnh. Trong quá trình tiền đào tạo, BERT được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản từ internet, chẳng hạn như sách và trang web, bằng cách sử dụng hai tác vụ không giám sát: Mô hình ngôn ngữ bị che giấu (MLM) và Dự đoán câu tiếp theo (NSP). Trong MLM, một số phần trăm mã thông báo đầu vào được che giấu ngẫu nhiên và mục tiêu của mô hình là dự đoán id từ vựng gốc của từ bị che giấu chỉ dựa trên ngữ cảnh của nó. NSP liên quan đến việc đào tạo mô hình để hiểu mối quan hệ giữa các câu bằng cách dự đoán liệu một câu nhất định có theo sau một câu khác trong văn bản gốc hay không. Quá trình tiền đào tạo mở rộng này cho phép BERT học được sự hiểu biết sâu sắc về cấu trúc ngôn ngữ và ngữ nghĩa.
Tinh chỉnh là quá trình mà mô hình BERT được đào tạo trước được đào tạo thêm trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, dành riêng cho tác vụ để điều chỉnh khả năng hiểu ngôn ngữ chung của nó cho các tác vụ cụ thể như phân tích tình cảm, trả lời câu hỏi hoặc nhận dạng thực thể được đặt tên. Quá trình này bao gồm việc thêm một lớp đầu ra dành riêng cho tác vụ vào mô hình được đào tạo trước và đào tạo nó trên tập dữ liệu mới. Tinh chỉnh tận dụng khả năng hiểu ngôn ngữ phong phú có được trong quá trình đào tạo trước, yêu cầu ít dữ liệu đào tạo dành riêng cho tác vụ và thời gian hơn so với đào tạo mô hình từ đầu.
BERT được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng NLP khác nhau, nâng cao hiệu suất của các hệ thống và dịch vụ mà chúng ta tương tác hàng ngày.
Một ứng dụng nổi bật là cải thiện độ chính xác của kết quả công cụ tìm kiếm. Bằng cách hiểu ngữ cảnh của truy vấn tìm kiếm, BERT giúp công cụ tìm kiếm cung cấp kết quả có liên quan hơn, nâng cao đáng kể trải nghiệm của người dùng. Ví dụ, nếu người dùng tìm kiếm "đỗ xe trên đồi không có lề đường", BERT có thể hiểu rằng "không" là một phần quan trọng của truy vấn, cho biết không có lề đường và trả về kết quả có liên quan đến tình huống cụ thể đó.
Chatbot và trợ lý ảo cũng được hưởng lợi từ khả năng hiểu ngôn ngữ tiên tiến của BERT. Các hệ thống này có thể cung cấp phản hồi chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn, giúp tương tác trở nên tự nhiên và giống con người hơn. Ví dụ, một chatbot do BERT hỗ trợ có thể hiểu rõ hơn các truy vấn phức tạp hoặc tinh tế của khách hàng trên trang web thương mại điện tử, dẫn đến cải thiện dịch vụ khách hàng và sự hài lòng.
Ngoài khả năng tìm kiếm và AI đàm thoại, khả năng của BERT còn mở rộng tới:
Trong khi BERT đã cách mạng hóa NLP, điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt của nó so với các mô hình khác.
Các mô hình GPT (Generative Pre-trained Transformer) , do OpenAI phát triển, cũng dựa trên kiến trúc Transformer nhưng chủ yếu được thiết kế để tạo văn bản. Không giống như BERT, các mô hình GPT là đơn hướng, xử lý văn bản theo một hướng duy nhất. Điều này khiến chúng cực kỳ tốt trong việc tạo văn bản mạch lạc và có liên quan đến ngữ cảnh nhưng kém hiệu quả hơn BERT trong các tác vụ đòi hỏi hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh hai chiều. Tìm hiểu thêm về GPT-3 và GPT-4 .
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) là tiêu chuẩn cho nhiều tác vụ NLP trước khi Transformers ra đời. RNN xử lý chuỗi dữ liệu từng phần tử một, duy trì "bộ nhớ" các phần tử trước đó. Tuy nhiên, chúng gặp khó khăn với các phụ thuộc tầm xa và kém hiệu quả hơn khi đào tạo so với các mô hình dựa trên Transformer như BERT do bản chất tuần tự của chúng.
BERT đại diện cho một cột mốc quan trọng trong quá trình phát triển của NLP, cung cấp khả năng vô song trong việc hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người. Cách tiếp cận hai chiều của nó, kết hợp với kiến trúc Transformer mạnh mẽ, cho phép nó thực hiện nhiều nhiệm vụ hiểu ngôn ngữ với độ chính xác cao. Khi AI tiếp tục phát triển, các mô hình như BERT đóng vai trò quan trọng trong việc thu hẹp khoảng cách giữa sự hiểu biết của con người và máy móc, mở đường cho các hệ thống trực quan và thông minh hơn. Đối với những người quan tâm đến việc khám phá các mô hình thị giác máy tính tiên tiến , Ultralytics YOLO cung cấp các giải pháp tiên tiến bổ sung cho những tiến bộ trong NLP. Truy cập trang web Ultralytics để tìm hiểu thêm về các dịch vụ của họ và cách họ có thể nâng cao các dự án AI của bạn.
%25202.png)
%202.png)
