BERT یا نمایش‌های رمزگذار دوطرفه از ترانسفورماتورها، یک روش انقلابی در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) است که از مدل‌های ترانسفورماتور برای درک زبان به روشی استفاده می‌کند که با فناوری‌های قبلی امکان‌پذیر نبود.
منشا و تاریخچه BERT
BERT توسط محققان Google AI Language در سال 2018 معرفی شد. هدف از ایجاد BERT ارائه راه حلی بود که بتواند بر محدودیت های مدل های ارائه زبان قبلی غلبه کند. اولین اشاره به BERT در مقاله "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" بود که در arXiv منتشر شد.
درک BERT
BERT روشی برای پیش‌آموزش بازنمایی زبان است که به معنای آموزش یک مدل «درک زبان» همه‌منظوره بر روی حجم زیادی از داده‌های متنی است و سپس آن مدل را برای کارهای خاص تنظیم می‌کند. BERT انقلابی در حوزه NLP ایجاد کرد زیرا برای مدل‌سازی و درک دقیق‌تر پیچیدگی‌های زبان طراحی شده بود.
نوآوری کلیدی BERT آموزش دو طرفه ترانسفورماتورها است. برخلاف مدل‌های قبلی که داده‌های متنی را در یک جهت پردازش می‌کنند (از چپ به راست یا راست به چپ)، BERT کل دنباله کلمات را یکباره می‌خواند. این به مدل اجازه می دهد تا متن یک کلمه را بر اساس تمام محیط اطراف آن (چپ و راست کلمه) یاد بگیرد.
ساختار و عملکرد داخلی BERT
BERT از معماری به نام Transformer استفاده می کند. یک ترانسفورماتور شامل یک رمزگذار و رمزگشا است، اما BERT فقط از بخش رمزگذار استفاده می کند. هر رمزگذار ترانسفورماتور دارای دو بخش است:
- مکانیسم توجه به خود: تعیین می کند که کدام کلمات در یک جمله با یکدیگر مرتبط هستند. این کار را با امتیاز دادن به ارتباط هر کلمه و استفاده از این امتیازها برای سنجش تأثیر کلمات بر یکدیگر انجام می دهد.
- شبکه عصبی فید فوروارد: پس از مکانیسم توجه، کلمات به یک شبکه عصبی پیشخور منتقل می شوند.
جریان اطلاعات در BERT دو طرفه است، که به آن اجازه می دهد تا کلمات قبل و بعد از کلمه فعلی را ببیند و درک متنی دقیق تری ارائه دهد.
ویژگی های کلیدی BERT
-
دوسویه بودن: بر خلاف مدل های قبلی، BERT با نگاه کردن به کلماتی که قبل و بعد از آن ظاهر می شوند، بافت کامل یک کلمه را در نظر می گیرد.
-
مبدل ها: BERT از معماری Transformer استفاده می کند که به آن اجازه می دهد توالی طولانی از کلمات را به طور موثرتر و کارآمدتر مدیریت کند.
-
قبل از آموزش و تنظیم دقیق: BERT روی مجموعه بزرگی از داده‌های متنی بدون برچسب از قبل آموزش داده شده است و سپس برای یک کار خاص تنظیم شده است.
انواع BERT
BERT در دو اندازه موجود است:
- BERT-Base: 12 لایه (بلوک های ترانسفورماتور)، 12 سر توجه و 110 میلیون پارامتر.
- BERT-بزرگ: 24 لایه (بلوک های ترانسفورماتور)، 16 سر توجه و 340 میلیون پارامتر.
| BERT-Base | BERT-بزرگ | |
|---|---|---|
| لایه ها (بلوک های ترانسفورماتور) | 12 | 24 |
| سران توجه | 12 | 16 |
| مولفه های | 110 میلیون | 340 میلیون |
استفاده، چالش ها و راه حل ها با BERT
BERT به طور گسترده در بسیاری از وظایف NLP مانند سیستم های پاسخگویی به سؤال، طبقه بندی جملات و شناسایی موجودیت استفاده می شود.
چالش‌های BERT عبارتند از:
-
منابع محاسباتی: BERT به دلیل تعداد زیاد پارامترها و معماری عمیق، به منابع محاسباتی قابل توجهی برای آموزش نیاز دارد.
-
عدم شفافیت: مانند بسیاری از مدل‌های یادگیری عمیق، BERT می‌تواند به عنوان یک "جعبه سیاه" عمل کند و درک چگونگی رسیدن به یک تصمیم خاص را دشوار می‌کند.
راه حل های این مشکلات عبارتند از:
-
استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده: به جای آموزش از ابتدا، می توان از مدل های BERT از قبل آموزش دیده استفاده کرد و آنها را در کارهای خاص تنظیم کرد که به منابع محاسباتی کمتری نیاز دارد.
-
ابزار توضیح دهنده: ابزارهایی مانند LIME و SHAP می توانند به تفسیرپذیرتر شدن تصمیمات مدل BERT کمک کنند.
BERT و فن آوری های مشابه
| برت | LSTM | |
|---|---|---|
| جهت | دو جهته | یک طرفه |
| معماری | تبدیل کننده | مکرر |
| درک متنی | بهتر | محدود |
BERT به الهام بخشیدن به مدل های جدید در NLP ادامه می دهد. DistilBERT، نسخه کوچک‌تر، سریع‌تر و سبک‌تر BERT، و RoBERTa، نسخه‌ای از BERT که هدف پیش‌آموزشی جمله بعدی را حذف می‌کند، نمونه‌هایی از پیشرفت‌های اخیر هستند.
تحقیقات آینده در BERT ممکن است بر کارآمدتر کردن مدل، تفسیرپذیرتر و بهتر در مدیریت توالی های طولانی تر تمرکز کند.
BERT و سرورهای پروکسی
BERT تا حد زیادی با سرورهای پراکسی ارتباطی ندارد، زیرا BERT یک مدل NLP است و سرورهای پروکسی ابزارهای شبکه هستند. با این حال، هنگام دانلود مدل‌های BERT از پیش آموزش‌دیده یا استفاده از آنها از طریق API، یک سرور پراکسی قابل اعتماد، سریع و ایمن مانند OneProxy می‌تواند از انتقال داده‌های پایدار و ایمن اطمینان حاصل کند.
