BERT oder Bidirectional Encoder Representations from Transformers ist eine revolutionäre Methode im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die Transformer-Modelle nutzt, um Sprache auf eine Weise zu verstehen, die mit früheren Technologien nicht möglich war.
Ursprung und Geschichte von BERT
BERT wurde 2018 von Forschern bei Google AI Language eingeführt. Ziel der Entwicklung von BERT war es, eine Lösung bereitzustellen, mit der die Einschränkungen früherer Sprachdarstellungsmodelle überwunden werden können. BERT wurde erstmals in dem auf arXiv veröffentlichten Artikel „BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding“ erwähnt.
BERT verstehen
BERT ist eine Methode zum Vortraining von Sprachdarstellungen. Dabei wird ein allgemeines „Sprachverständnis“-Modell anhand einer großen Menge an Textdaten trainiert und dieses Modell dann für bestimmte Aufgaben feinabgestimmt. BERT revolutionierte den Bereich der NLP, da es darauf ausgelegt war, die Feinheiten von Sprachen genauer zu modellieren und zu verstehen.
Die wichtigste Neuerung von BERT ist das bidirektionale Training von Transformern. Im Gegensatz zu früheren Modellen, die Textdaten in eine Richtung verarbeiten (entweder von links nach rechts oder von rechts nach links), liest BERT die gesamte Wortfolge auf einmal. Dadurch kann das Modell den Kontext eines Wortes anhand seiner gesamten Umgebung (links und rechts vom Wort) lernen.
Interne Struktur und Funktionsweise von BERT
BERT nutzt eine Architektur namens Transformer. Ein Transformer umfasst einen Encoder und einen Decoder, aber BERT verwendet nur den Encoderteil. Jeder Transformer-Encoder besteht aus zwei Teilen:
- Selbstaufmerksamkeitsmechanismus: Er bestimmt, welche Wörter in einem Satz füreinander relevant sind. Dies geschieht, indem die Relevanz jedes einzelnen Wortes bewertet wird und diese Bewertungen verwendet werden, um die Auswirkung der Wörter aufeinander abzuwägen.
- Feedforward-Neuralnetz: Nach dem Aufmerksamkeitsmechanismus werden die Wörter an ein Feedforward-Neuralnetz übergeben.
Der Informationsfluss in BERT ist bidirektional, sodass es die Wörter vor und nach dem aktuellen Wort sehen kann und so ein genaueres Kontextverständnis ermöglicht.
Hauptmerkmale von BERT
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Bidirektionalität: Im Gegensatz zu früheren Modellen berücksichtigt BERT den vollständigen Kontext eines Wortes, indem es die Wörter betrachtet, die davor und danach stehen.
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Transformer: BERT verwendet die Transformer-Architektur, die es ermöglicht, lange Wortfolgen effektiver und effizienter zu verarbeiten.
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Vortraining und Feinabstimmung: BERT wird anhand eines großen Korpus unbeschrifteter Textdaten vortrainiert und dann auf eine bestimmte Aufgabe optimiert.
Arten von BERT
BERT gibt es in zwei Größen:
- BERT-Basis: 12 Ebenen (Transformatorblöcke), 12 Aufmerksamkeitsköpfe und 110 Millionen Parameter.
- BERT-Groß: 24 Ebenen (Transformatorblöcke), 16 Aufmerksamkeitsköpfe und 340 Millionen Parameter.
| BERT-Basis | BERT-Groß | |
|---|---|---|
| Schichten (Transformatorblöcke) | 12 | 24 |
| Achtung Köpfe | 12 | 16 |
| Parameter | 110 Millionen | 340 Millionen |
Nutzung, Herausforderungen und Lösungen mit BERT
BERT wird häufig in vielen NLP-Aufgaben verwendet, beispielsweise in Frage-Antwort-Systemen, Satzklassifizierung und Entitätserkennung.
Zu den Herausforderungen mit BERT gehören:
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Rechenressourcen: Aufgrund der großen Anzahl an Parametern und der tiefen Architektur erfordert BERT erhebliche Rechenressourcen für das Training.
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Mangel an Transparenz: Wie viele Deep-Learning-Modelle kann BERT als „Blackbox“ fungieren, sodass es schwierig ist zu verstehen, wie es zu einer bestimmten Entscheidung gelangt.
Zu den Lösungen für diese Probleme gehören:
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Vorab trainierte Modelle verwenden: Anstatt von Grund auf neu zu trainieren, kann man vortrainierte BERT-Modelle verwenden und sie auf bestimmte Aufgaben optimieren, was weniger Rechenressourcen erfordert.
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Erklär-Tools: Tools wie LIME und SHAP können dazu beitragen, die Entscheidungen des BERT-Modells interpretierbarer zu machen.
BERT und ähnliche Technologien
| BERT | LSTM | |
|---|---|---|
| Richtung | Bidirektional | Unidirektional |
| Die Architektur | Transformator | Wiederkehrend |
| Kontextuelles Verständnis | Besser | Begrenzt |
BERT inspiriert weiterhin neue Modelle in der NLP. Beispiele für aktuelle Fortschritte sind DistilBERT, eine kleinere, schnellere und leichtere Version von BERT, und RoBERTa, eine Version von BERT, die das Vortrainingsziel des nächsten Satzes entfernt.
Zukünftige Forschungen im Bereich BERT könnten sich darauf konzentrieren, das Modell effizienter und besser interpretierbar zu machen und die Handhabung längerer Sequenzen zu verbessern.
BERT und Proxy-Server
BERT hat weitgehend nichts mit Proxyservern zu tun, da BERT ein NLP-Modell ist und Proxyserver Netzwerktools sind. Wenn Sie jedoch vorab trainierte BERT-Modelle herunterladen oder über APIs verwenden, kann ein zuverlässiger, schneller und sicherer Proxyserver wie OneProxy eine stabile und sichere Datenübertragung gewährleisten.
