BERT, atau Representasi Encoder Dua Arah dari Transformers, adalah metode revolusioner di bidang pemrosesan bahasa alami (NLP) yang memanfaatkan model Transformer untuk memahami bahasa dengan cara yang tidak mungkin dilakukan dengan teknologi sebelumnya.
Asal dan Sejarah BERT
BERT diperkenalkan oleh para peneliti di Google AI Language pada tahun 2018. Tujuan dibalik pembuatan BERT adalah untuk memberikan solusi yang dapat mengatasi keterbatasan model representasi bahasa sebelumnya. BERT pertama kali disebutkan dalam makalah “BERT: Pra-pelatihan Transformator Dua Arah Dalam untuk Pemahaman Bahasa,” yang diterbitkan di arXiv.
Memahami BERT
BERT adalah metode representasi bahasa pra-pelatihan, yang berarti melatih model “pemahaman bahasa” untuk tujuan umum pada sejumlah besar data teks, kemudian menyempurnakan model tersebut untuk tugas-tugas tertentu. BERT merevolusi bidang NLP karena dirancang untuk memodelkan dan memahami seluk-beluk bahasa dengan lebih akurat.
Inovasi utama BERT adalah pelatihan Transformers dua arah. Berbeda dengan model sebelumnya yang memproses data teks dalam satu arah (kiri ke kanan atau kanan ke kiri), BERT membaca seluruh rangkaian kata sekaligus. Hal ini memungkinkan model mempelajari konteks sebuah kata berdasarkan seluruh lingkungannya (kiri dan kanan kata).
Struktur dan Fungsi Internal BERT
BERT memanfaatkan arsitektur yang disebut Transformer. Transformer menyertakan encoder dan decoder, tetapi BERT hanya menggunakan bagian encoder. Setiap encoder Transformer memiliki dua bagian:
- Mekanisme perhatian diri: Ini menentukan kata mana dalam sebuah kalimat yang relevan satu sama lain. Hal ini dilakukan dengan menilai relevansi setiap kata dan menggunakan skor tersebut untuk menimbang dampak kata terhadap satu sama lain.
- Jaringan saraf umpan maju: Setelah mekanisme perhatian, kata-kata diteruskan ke jaringan saraf umpan maju.
Aliran informasi di BERT bersifat dua arah, yang memungkinkannya melihat kata sebelum dan sesudah kata saat ini, memberikan pemahaman kontekstual yang lebih akurat.
Fitur Utama BERT
-
Dua arah: Berbeda dengan model sebelumnya, BERT mempertimbangkan konteks keseluruhan sebuah kata dengan melihat kata yang muncul sebelum dan sesudahnya.
-
transformator: BERT menggunakan arsitektur Transformer, yang memungkinkannya menangani rangkaian kata yang panjang dengan lebih efektif dan efisien.
-
Pra-pelatihan dan Penyempurnaan: BERT telah dilatih sebelumnya pada kumpulan besar data teks tak berlabel dan kemudian disesuaikan dengan tugas tertentu.
Jenis BERT
BERT hadir dalam dua ukuran:
- Basis BERT: 12 lapisan (blok transformator), 12 kepala perhatian, dan 110 juta parameter.
- BERT-Besar: 24 lapisan (blok transformator), 16 kepala perhatian, dan 340 juta parameter.
| Basis BERT | BERT-Besar | |
|---|---|---|
| Lapisan (Blok Transformator) | 12 | 24 |
| Kepala Perhatian | 12 | 16 |
| Parameter | 110 juta | 340 juta |
Penggunaan, Tantangan, dan Solusi dengan BERT
BERT banyak digunakan dalam banyak tugas NLP seperti sistem penjawab pertanyaan, klasifikasi kalimat, dan pengenalan entitas.
Tantangan dengan BERT meliputi:
-
Sumber daya komputasi: BERT memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan untuk pelatihan karena banyaknya parameter dan arsitektur yang mendalam.
-
Kurangnya transparansi: Seperti banyak model pembelajaran mendalam, BERT dapat bertindak sebagai “kotak hitam”, sehingga sulit untuk memahami cara pengambilan keputusan tertentu.
Solusi dari permasalahan tersebut antara lain:
-
Menggunakan model terlatih: Daripada melatih dari awal, seseorang dapat menggunakan model BERT yang telah dilatih sebelumnya dan menyempurnakannya pada tugas-tugas tertentu, yang memerlukan lebih sedikit sumber daya komputasi.
-
Alat penjelasan: Alat seperti LIME dan SHAP dapat membantu membuat keputusan model BERT lebih dapat diinterpretasikan.
BERT dan Teknologi Serupa
| BERT | LSTM | |
|---|---|---|
| Arah | Dua arah | Searah |
| Arsitektur | Transformator | Berulang |
| Pemahaman Kontekstual | Lebih baik | Terbatas |
BERT terus menginspirasi model-model baru di NLP. DistilBERT, versi BERT yang lebih kecil, lebih cepat, dan ringan, dan RoBERTa, versi BERT yang menghilangkan tujuan pra-pelatihan kalimat berikutnya, adalah contoh kemajuan terkini.
Penelitian BERT di masa depan mungkin fokus untuk membuat model lebih efisien, lebih dapat diinterpretasikan, dan lebih baik dalam menangani rangkaian yang lebih panjang.
BERT dan Server Proksi
BERT sebagian besar tidak terkait dengan server proxy, karena BERT adalah model NLP dan server proxy adalah alat jaringan. Namun, saat mengunduh model BERT yang telah dilatih sebelumnya atau menggunakannya melalui API, server proxy yang andal, cepat, dan aman seperti OneProxy dapat memastikan transmisi data yang stabil dan aman.
