BERT, o Bidirezionale Encoder Representations from Transformers, è un metodo rivoluzionario nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che utilizza i modelli Transformer per comprendere il linguaggio in un modo che non era possibile con le tecnologie precedenti.
Origine e storia del BERT
BERT è stato introdotto dai ricercatori di Google AI Language nel 2018. L'obiettivo alla base della creazione di BERT era fornire una soluzione in grado di superare i limiti dei precedenti modelli di rappresentazione linguistica. La prima menzione di BERT è stata nel documento “BERT: Pre-training of Deep Bidirection Transformers for Language Understanding”, pubblicato su arXiv.
Capire BERT
BERT è un metodo di pre-addestramento delle rappresentazioni linguistiche, il che significa addestrare un modello generico di "comprensione del linguaggio" su una grande quantità di dati di testo, quindi perfezionare quel modello per compiti specifici. BERT ha rivoluzionato il campo della PNL poiché è stato progettato per modellare e comprendere le complessità dei linguaggi in modo più accurato.
L'innovazione chiave di BERT è la formazione bidirezionale dei Transformers. A differenza dei modelli precedenti che elaborano i dati di testo in una direzione (da sinistra a destra o da destra a sinistra), BERT legge l'intera sequenza di parole contemporaneamente. Ciò consente al modello di apprendere il contesto di una parola in base a tutti i suoi dintorni (sinistra e destra della parola).
Struttura interna e funzionamento del BERT
BERT sfrutta un'architettura chiamata Transformer. Un trasformatore include un codificatore e un decodificatore, ma BERT utilizza solo la parte codificatore. Ogni codificatore Transformer è composto da due parti:
- Meccanismo di auto-attenzione: determina quali parole in una frase sono rilevanti le une per le altre. Lo fa assegnando un punteggio alla pertinenza di ciascuna parola e utilizzando questi punteggi per valutare l'impatto delle parole l'una sull'altra.
- Rete neurale feed-forward: dopo il meccanismo di attenzione, le parole vengono passate a una rete neurale feed-forward.
Il flusso di informazioni in BERT è bidirezionale, il che consente di vedere le parole prima e dopo la parola corrente, fornendo una comprensione contestuale più accurata.
Caratteristiche principali di BERT
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Bidirezionalità: A differenza dei modelli precedenti, BERT considera l'intero contesto di una parola esaminando le parole che compaiono prima e dopo di essa.
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Trasformatori: BERT utilizza l'architettura Transformer, che gli consente di gestire lunghe sequenze di parole in modo più efficace ed efficiente.
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Pre-formazione e messa a punto: BERT è pre-addestrato su un ampio corpus di dati di testo senza etichetta e quindi ottimizzato per un'attività specifica.
Tipi di BERT
BERT è disponibile in due dimensioni:
- Base BERT: 12 strati (blocchi trasformatore), 12 teste di attenzione e 110 milioni di parametri.
- BERT-Grande: 24 strati (blocchi trasformatore), 16 teste di attenzione e 340 milioni di parametri.
| Base BERT | BERT-Grande | |
|---|---|---|
| Livelli (blocchi trasformatore) | 12 | 24 |
| Capi attenzione | 12 | 16 |
| Parametri | 110 milioni | 340 milioni |
Utilizzo, sfide e soluzioni con BERT
BERT è ampiamente utilizzato in molte attività di PNL come i sistemi di risposta alle domande, la classificazione delle frasi e il riconoscimento delle entità.
Le sfide con BERT includono:
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Risorse computazionali: BERT richiede notevoli risorse computazionali per l'addestramento a causa del suo gran numero di parametri e della sua architettura profonda.
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Mancanza di trasparenza: Come molti modelli di deep learning, BERT può agire come una “scatola nera”, rendendo difficile capire come si arriva a una particolare decisione.
Le soluzioni a questi problemi includono:
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Utilizzo di modelli pre-addestrati: invece di addestrare da zero, è possibile utilizzare modelli BERT preaddestrati e perfezionarli su compiti specifici, il che richiede meno risorse computazionali.
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Strumenti esplicativi: Strumenti come LIME e SHAP possono aiutare a rendere le decisioni del modello BERT più interpretabili.
BERT e tecnologie simili
| BERT | LSTM | |
|---|---|---|
| Direzione | Bidirezionale | Unidirezionale |
| Architettura | Trasformatore | Ricorrente |
| Comprensione contestuale | Meglio | Limitato |
BERT continua a ispirare nuovi modelli di PNL. DistilBERT, una versione più piccola, più veloce e più leggera di BERT, e RoBERTa, una versione di BERT che rimuove l'obiettivo di preformazione della frase successiva, sono esempi di recenti progressi.
La ricerca futura nel BERT potrebbe concentrarsi sul rendere il modello più efficiente, più interpretabile e più efficace nel gestire sequenze più lunghe.
BERT e server proxy
BERT non è in gran parte correlato ai server proxy, poiché BERT è un modello NLP e i server proxy sono strumenti di rete. Tuttavia, quando si scaricano modelli BERT pre-addestrati o li si utilizza tramite API, un server proxy affidabile, veloce e sicuro come OneProxy può garantire una trasmissione dei dati stabile e sicura.
