बीईआरटी, या ट्रांसफार्मर से द्विदिश एनकोडर प्रतिनिधित्व, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के क्षेत्र में एक क्रांतिकारी तरीका है जो भाषा को समझने के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग इस तरह से करता है जो पहले की प्रौद्योगिकियों के साथ संभव नहीं था।
BERT की उत्पत्ति और इतिहास
BERT को 2018 में Google AI भाषा के शोधकर्ताओं द्वारा पेश किया गया था। BERT बनाने के पीछे का उद्देश्य एक ऐसा समाधान प्रदान करना था जो पिछले भाषा प्रतिनिधित्व मॉडल की सीमाओं को दूर कर सके। BERT का पहला उल्लेख पेपर "BERT: प्री-ट्रेनिंग ऑफ डीप बाईडायरेक्शनल ट्रांसफॉर्मर्स फॉर लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग" में था, जो arXiv पर प्रकाशित हुआ था।
बर्ट को समझना
बीईआरटी भाषा प्रतिनिधित्व को पूर्व-प्रशिक्षित करने की एक विधि है, जिसका अर्थ है बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर एक सामान्य-उद्देश्य "भाषा समझ" मॉडल को प्रशिक्षित करना, फिर विशिष्ट कार्यों के लिए उस मॉडल को ठीक करना। BERT ने एनएलपी के क्षेत्र में क्रांति ला दी क्योंकि इसे भाषाओं की जटिलताओं को अधिक सटीक रूप से समझने और समझने के लिए डिज़ाइन किया गया था।
BERT का प्रमुख नवाचार ट्रांसफॉर्मर्स का द्विदिशात्मक प्रशिक्षण है। पिछले मॉडलों के विपरीत, जो टेक्स्ट डेटा को एक दिशा में (या तो बाएं से दाएं या दाएं से बाएं) संसाधित करते हैं, BERT शब्दों के पूरे अनुक्रम को एक ही बार में पढ़ता है। यह मॉडल को किसी शब्द के संदर्भ को उसके सभी परिवेश (शब्द के बाएँ और दाएँ) के आधार पर सीखने की अनुमति देता है।
BERT की आंतरिक संरचना और कार्यप्रणाली
BERT ट्रांसफॉर्मर नामक आर्किटेक्चर का लाभ उठाता है। एक ट्रांसफार्मर में एक एनकोडर और डिकोडर शामिल होता है, लेकिन BERT केवल एनकोडर भाग का उपयोग करता है। प्रत्येक ट्रांसफार्मर एनकोडर के दो भाग होते हैं:
- आत्म-ध्यान तंत्र: यह निर्धारित करता है कि वाक्य में कौन से शब्द एक-दूसरे के लिए प्रासंगिक हैं। यह प्रत्येक शब्द की प्रासंगिकता को स्कोर करके और एक दूसरे पर शब्दों के प्रभाव को मापने के लिए इन अंकों का उपयोग करके ऐसा करता है।
- फ़ीड-फ़ॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क: ध्यान तंत्र के बाद, शब्दों को फ़ीड-फ़ॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क में भेज दिया जाता है।
बीईआरटी में सूचना प्रवाह द्विदिशात्मक है, जो इसे वर्तमान शब्द के पहले और बाद के शब्दों को देखने की अनुमति देता है, जिससे अधिक सटीक प्रासंगिक समझ मिलती है।
BERT की मुख्य विशेषताएं
-
द्विदिशात्मकता: पिछले मॉडलों के विपरीत, BERT किसी शब्द के पहले और बाद में आने वाले शब्दों को देखकर उसके पूर्ण संदर्भ पर विचार करता है।
-
ट्रान्सफ़ॉर्मर: BERT ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो इसे शब्दों के लंबे अनुक्रमों को अधिक प्रभावी ढंग से और कुशलता से संभालने की अनुमति देता है।
-
पूर्व-प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग: BERT को बिना लेबल वाले टेक्स्ट डेटा के एक बड़े संग्रह पर पूर्व-प्रशिक्षित किया जाता है और फिर एक विशिष्ट कार्य पर ठीक से तैयार किया जाता है।
बर्ट के प्रकार
BERT दो आकारों में आता है:
- बर्ट-बेस: 12 परतें (ट्रांसफार्मर ब्लॉक), 12 ध्यान शीर्ष, और 110 मिलियन पैरामीटर।
- बर्ट-बड़े: 24 परतें (ट्रांसफार्मर ब्लॉक), 16 ध्यान शीर्ष, और 340 मिलियन पैरामीटर।
| बर्ट-बेस | बर्ट-बड़े | |
|---|---|---|
| परतें (ट्रांसफार्मर ब्लॉक) | 12 | 24 |
| ध्यान दें प्रमुखों | 12 | 16 |
| पैरामीटर | 110 मिलियन | 340 मिलियन |
BERT के साथ उपयोग, चुनौतियाँ और समाधान
प्रश्न उत्तर प्रणाली, वाक्य वर्गीकरण और इकाई पहचान जैसे कई एनएलपी कार्यों में BERT का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
BERT के साथ चुनौतियों में शामिल हैं:
-
कम्प्यूटेशनल संसाधन: BERT को अपने बड़ी संख्या में मापदंडों और गहरी वास्तुकला के कारण प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है।
-
पारदर्शिता की कमी: कई गहन शिक्षण मॉडलों की तरह, BERT एक "ब्लैक बॉक्स" के रूप में कार्य कर सकता है, जिससे यह समझना मुश्किल हो जाता है कि यह किसी विशेष निर्णय पर कैसे पहुंचता है।
इन समस्याओं के समाधान में शामिल हैं:
-
पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करना: शुरुआत से प्रशिक्षण के बजाय, कोई पूर्व-प्रशिक्षित BERT मॉडल का उपयोग कर सकता है और उन्हें विशिष्ट कार्यों पर बेहतर बना सकता है, जिसके लिए कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है।
-
व्याख्याकार उपकरण: LIME और SHAP जैसे उपकरण BERT मॉडल के निर्णयों को अधिक व्याख्या योग्य बनाने में मदद कर सकते हैं।
BERT और इसी तरह की प्रौद्योगिकियाँ
| बर्ट | एलएसटीएम | |
|---|---|---|
| दिशा | द्विदिश | दिशाहीन |
| वास्तुकला | ट्रांसफार्मर | आवर्तक |
| प्रासंगिक समझ | बेहतर | सीमित |
BERT एनएलपी में नए मॉडलों को प्रेरित करना जारी रखता है। डिस्टिलबर्ट, BERT का एक छोटा, तेज़ और हल्का संस्करण, और RoBERTa, BERT का एक संस्करण जो अगले-वाक्य पूर्व-प्रशिक्षण उद्देश्य को हटा देता है, हाल की प्रगति के उदाहरण हैं।
बीईआरटी में भविष्य के शोध मॉडल को अधिक कुशल, अधिक व्याख्यात्मक और लंबे अनुक्रमों को संभालने में बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
BERT और प्रॉक्सी सर्वर
BERT काफी हद तक प्रॉक्सी सर्वर से असंबंधित है, क्योंकि BERT एक एनएलपी मॉडल है और प्रॉक्सी सर्वर नेटवर्किंग टूल हैं। हालाँकि, पूर्व-प्रशिक्षित BERT मॉडल डाउनलोड करते समय या एपीआई के माध्यम से उनका उपयोग करते समय, OneProxy जैसा एक विश्वसनीय, तेज़ और सुरक्षित प्रॉक्सी सर्वर स्थिर और सुरक्षित डेटा ट्रांसमिशन सुनिश्चित कर सकता है।
