Bert to open source Machine Learning Framework do przetwarzania języka naturalnego (NLP), który pomaga komputerom zrozumieć niejednoznaczny język za pomocą kontekstu z otaczającego tekstu. Model został poddany testowi z angielskiej Wikipedii i Brown Corpus i można go dostosować do zestawów danych pytań i odpowiedzi. Bert oznacza dwukierunkowe reprezentacje enkodera z transformatorów i opiera się na modelu transformatora, który dynamicznie łączy każdy element wyjściowy z każdym elementem wejściowym.
Co to jest Bert?
Bert ma na celu rozwiązanie wyzwań związanych z interpretacją języka naturalnego. Tradycyjne modele językowe przetwarzały tekst tylko sekwencyjnie-od lewej do prawej lub prawej do lewej-co sprawiło, że zrozumienie kontekstu ograniczone. Bert pokonuje to ograniczenie, czytając tekst dwukierunkowo, pozwalając mu uchwycić pełny kontekst słów. Jego pretrenowanie na rozległy, nieoznaczony tekst i możliwość dostosowania się do określonych zadań sprawia, że jest to potężne narzędzie we współczesnym NLP.
Jak działa Bert
Siła Berta pochodzi z podstawowej architektury transformatora. W przeciwieństwie do wcześniejszych modeli, które zależały od stałych sekwencji, transformatory przetwarzają dane w dowolnej kolejności, co pozwala Bert rozważyć wpływy wszystkich słów wokół słowa docelowego. To dwukierunkowe podejście wyostrza jego zrozumienie języka.
Architektura transformatora
Model transformatora tworzy kręgosłup Berta. Zapewnia, że każdy element wyjściowy jest dynamicznie obliczany na podstawie każdego elementu wejściowego. Ten projekt umożliwia Bertowi obsługę kontekstu poprzez badanie relacji w całym zdaniu, nie tylko w postępu w jedną stronę.
Maskowane modelowanie języka
Bert wykorzystuje technikę o nazwie Masked Language Modeling (MLM). W MLM niektóre słowa w zdaniu są ukryte, a Bert musi przewidzieć te zamaskowane słowa na podstawie reszty zdania. Zmusza to model do rozwinięcia głębokiego zrozumienia kontekstu, a nie polegania na statycznych reprezentacjach słów.
Kolejne przewidywanie zdania
Next Center Prediction (NSP) trenuje Berta, aby ustalić, czy jedno zdanie logicznie podąża za drugim. Ucząc się relacji między parami zdań – zarówno poprawnie i niepoprawnie sparowanymi – Bert poprawia swoją zdolność do przechwytywania przepływu języka, co jest kluczowe dla zadań takich jak odpowiedź na pytania.
Mechanizmy samodoskonalenia
Samoobsumowanie pozwala Bertowi rozważyć znaczenie każdego słowa w stosunku do innych w zdaniu. Ten mechanizm jest kluczowy, gdy znaczenie słowa zmienia się w miarę dodawania nowego kontekstu, zapewniając, że interpretacja Berta pozostaje dokładna, nawet gdy słowa są niejednoznaczne.
Tło i historia
Rozwój Berta oznaczał znaczący odejście od wcześniejszych modeli językowych. Wcześniejsze modele, takie jak te oparte na nawracających sieciach neuronowych (RNN) i splotowych sieci neuronowych (CNN), przetworzony tekst w stałej, sekwencyjnej kolejności. Ograniczenie to utrudniało ich wykonywanie zadań, które opierały się na pełnym zrozumieniu kontekstu.
W 2017 r. Google wprowadził model transformatora, torując drogę dla innowacji takich jak Bert. Do 2018 r. Google wydało i open sourced Bert, a badania wykazały, że osiągnęły najnowocześniejsze wyniki w 11 zadaniach zrozumienia języka naturalnego, w tym analizy sentymentów, semantycznej etykietowania ról i klasyfikacji tekstu. W październiku 2019 r. Google zastosował Bert do swoich amerykańskich algorytmów wyszukiwania, zwiększając zrozumienie około 10% zapytań w wyszukiwarce angielskiej. Do grudnia 2019 r. Bert został rozszerzony na ponad 70 języków, poprawiając wyszukiwanie głosowe i tekstowe.
Aplikacje i zastosowania
Bert ma szeroki zakres zastosowań w NLP, umożliwiając zarówno zadania ogólne, jak i specjalistyczne. Jego projekt sprawia, że idealnie nadaje się do poprawy dokładności zrozumienia języka i przetwarzania.
Zadania NLP
Bert obsługuje zadania sekwencji do sekwencji, takie jak odpowiadanie na pytania, podsumowanie abstrakcyjne, prognozowanie zdań i generowanie reakcji konwersacyjnej. Wyróżnia się także w zakresie zrozumienia języków naturalnych, takich jak uszczernienie słów, rozdzielczość polisemii, wnioskowanie w języku naturalnym i klasyfikacja sentymentów.
Specjalistyczne warianty
Opracowano wiele adaptacji BERT w celu optymalizacji wydajności lub docelowych domen określonych. Przykłady obejmują Patentbert do klasyfikacji patentowej, Docbert do klasyfikacji dokumentów, biobert for Biomedical Text Mining oraz Scibert for Scientific Literature. Inne wersje, takie jak Tinybert, Distilbert, Albert, Spanbert, Roberta i Electra, oferują ulepszenia prędkości, wydajności lub dokładności specyficznej dla zadania.
Bert vs. Gpt
Podczas gdy zarówno Bert, jak i GPT są najwyższymi modelami, służą różnym celom. Bert koncentruje się na zrozumieniu tekstu, czytając go w całości za pomocą kontekstu z obu kierunków. To sprawia, że idealnie nadaje się do zadań takich jak interpretacja zapytania wyszukiwania i analiza sentymentów. Natomiast modele GPT są przeznaczone do generowania tekstu, doskonałych w tworzeniu oryginalnych treści i podsumowując długie teksty.
Wpływ na sztuczną inteligencję i wyszukiwanie
Google używa Berta do poprawy interpretacji zapytań wyszukiwania poprzez lepsze zrozumienie kontekstu niż poprzednie modele. Doprowadziło to do bardziej odpowiednich wyników dla około 10% zapytań w zakresie wyszukiwania w języku angielskim w USA. Zdolność Berta do przetwarzania kontekstu poprawiła również wyszukiwanie głosowe i dokładność wyszukiwania opartego na tekstach, szczególnie dlatego, że została dostosowana do użytku w ponad 70 językach. Jego wpływ rozciąga się na AI, ustanawiając nowe standardy rozumienia języka naturalnego i popychając rozwój bardziej zaawansowanych modeli.
