BERT, ou Bidirectionnel Encoder Representations from Transformers, est une méthode révolutionnaire dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) qui utilise les modèles Transformer pour comprendre le langage d'une manière qui n'était pas possible avec les technologies antérieures.
Origine et histoire du BERT
BERT a été introduit par des chercheurs de Google AI Language en 2018. L'objectif derrière la création de BERT était de fournir une solution capable de surmonter les limites des modèles de représentation linguistique précédents. La première mention de BERT figurait dans l'article « BERT : Pre-training of Deep Bidirectionnel Transformers for Language Understanding », publié sur arXiv.
Comprendre le BERT
BERT est une méthode de pré-entraînement des représentations linguistiques, ce qui signifie entraîner un modèle de « compréhension du langage » à usage général sur une grande quantité de données textuelles, puis affiner ce modèle pour des tâches spécifiques. BERT a révolutionné le domaine de la PNL car il a été conçu pour modéliser et comprendre plus précisément les subtilités des langages.
L'innovation clé de BERT est sa formation bidirectionnelle des transformateurs. Contrairement aux modèles précédents qui traitaient les données textuelles dans une seule direction (de gauche à droite ou de droite à gauche), BERT lit la séquence entière de mots en même temps. Cela permet au modèle d'apprendre le contexte d'un mot en fonction de tout son environnement (gauche et droite du mot).
Structure interne et fonctionnement du BERT
BERT exploite une architecture appelée Transformer. Un transformateur comprend un encodeur et un décodeur, mais BERT utilise uniquement la partie encodeur. Chaque encodeur Transformer comporte deux parties :
- Mécanisme d’auto-attention : il détermine quels mots d’une phrase sont pertinents les uns par rapport aux autres. Pour ce faire, il évalue la pertinence de chaque mot et utilise ces scores pour évaluer l'impact des mots les uns sur les autres.
- Réseau neuronal à action directe : après le mécanisme d'attention, les mots sont transmis à un réseau neuronal à action directe.
Le flux d'informations dans BERT est bidirectionnel, ce qui lui permet de voir les mots avant et après le mot actuel, offrant ainsi une compréhension contextuelle plus précise.
Principales caractéristiques du BERT
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Bidirectionnalité: Contrairement aux modèles précédents, BERT considère le contexte complet d'un mot en examinant les mots qui apparaissent avant et après celui-ci.
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Transformateurs: BERT utilise l'architecture Transformer, qui lui permet de gérer de longues séquences de mots de manière plus efficace et efficiente.
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Pré-formation et mise au point: BERT est pré-entraîné sur un large corpus de données textuelles non étiquetées puis affiné sur une tâche spécifique.
Types de BERT
BERT est disponible en deux tailles :
- Base BERT: 12 couches (blocs transformateurs), 12 têtes d'attention et 110 millions de paramètres.
- BERT-Grand: 24 couches (blocs transformateurs), 16 têtes d'attention et 340 millions de paramètres.
| Base BERT | BERT-Grand | |
|---|---|---|
| Couches (blocs de transformateur) | 12 | 24 |
| Attention aux chefs | 12 | 16 |
| Paramètres | 110 millions | 340 millions |
Utilisation, défis et solutions avec BERT
BERT est largement utilisé dans de nombreuses tâches de PNL telles que les systèmes de questions-réponses, la classification de phrases et la reconnaissance d'entités.
Les défis du BERT incluent :
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Ressources informatiques: BERT nécessite des ressources de calcul importantes pour la formation en raison de son grand nombre de paramètres et de son architecture profonde.
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Manque de transparence: Comme de nombreux modèles d’apprentissage profond, BERT peut agir comme une « boîte noire », ce qui rend difficile la compréhension de la manière dont il parvient à une décision particulière.
Les solutions à ces problèmes comprennent :
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Utiliser des modèles pré-entraînés: Au lieu de s'entraîner à partir de zéro, on peut utiliser des modèles BERT pré-entraînés et les affiner sur des tâches spécifiques, ce qui nécessite moins de ressources de calcul.
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Outils explicatifs: Des outils comme LIME et SHAP peuvent aider à rendre les décisions du modèle BERT plus interprétables.
BERT et technologies similaires
| BERTE | LSTM | |
|---|---|---|
| Direction | Bidirectionnel | Unidirectionnel |
| Architecture | Transformateur | Récurrent |
| Compréhension contextuelle | Mieux | Limité |
BERT continue d'inspirer de nouveaux modèles en PNL. DistilBERT, une version plus petite, plus rapide et plus légère de BERT, et RoBERTa, une version de BERT qui supprime l'objectif de pré-entraînement de la phrase suivante, sont des exemples d'avancées récentes.
Les recherches futures du BERT pourraient viser à rendre le modèle plus efficace, plus interprétable et plus efficace dans la gestion de séquences plus longues.
BERT et serveurs proxy
BERT n'a en grande partie aucun rapport avec les serveurs proxy, car BERT est un modèle NLP et les serveurs proxy sont des outils de mise en réseau. Cependant, lors du téléchargement de modèles BERT pré-entraînés ou de leur utilisation via des API, un serveur proxy fiable, rapide et sécurisé comme OneProxy peut garantir une transmission de données stable et sûre.
