BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は、Transformer モデルを利用して、従来のテクノロジーでは不可能だった方法で言語を理解する、自然言語処理 (NLP) 分野における革新的な方法です。
BERTの起源と歴史
BERT は、2018 年に Google AI Language の研究者によって導入されました。BERT の作成目的は、従来の言語表現モデルの限界を克服できるソリューションを提供することでした。BERT が初めて言及されたのは、arXiv で公開された論文「BERT: 言語理解のためのディープ双方向トランスフォーマーの事前トレーニング」でした。
BERTを理解する
BERT は言語表現を事前トレーニングする方法で、大量のテキスト データで汎用の「言語理解」モデルをトレーニングし、そのモデルを特定のタスクに合わせて微調整することを意味します。BERT は言語の複雑さをより正確にモデル化して理解するように設計されたため、NLP 分野に革命をもたらしました。
BERT の重要な革新は、Transformer の双方向トレーニングです。テキスト データを一方向 (左から右または右から左) に処理する以前のモデルとは異なり、BERT は単語のシーケンス全体を一度に読み取ります。これにより、モデルは単語の周囲のすべて (単語の左と右) に基づいて単語のコンテキストを学習できます。
BERTの内部構造と機能
BERT は、Transformer と呼ばれるアーキテクチャを活用します。Transformer にはエンコーダーとデコーダーが含まれますが、BERT はエンコーダー部分のみを使用します。各 Transformer エンコーダーには 2 つの部分があります。
- 自己注意メカニズム: 文中のどの単語が互いに関連しているかを判断します。各単語の関連性をスコア化し、そのスコアを使用して単語同士の影響を評価します。
- フィードフォワード ニューラル ネットワーク: 注意メカニズムの後、単語はフィードフォワード ニューラル ネットワークに渡されます。
BERT の情報フローは双方向であるため、現在の単語の前後の単語を確認でき、より正確な文脈理解が可能になります。
BERTの主な特徴
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双方向性: 以前のモデルとは異なり、BERT は単語の前後に現れる単語を見て、単語の完全なコンテキストを考慮します。
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トランスフォーマーBERT は Transformer アーキテクチャを使用しており、長い単語のシーケンスをより効果的かつ効率的に処理できます。
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事前トレーニングと微調整BERT は、ラベル付けされていないテキスト データの大規模なコーパスで事前トレーニングされ、その後、特定のタスクに合わせて微調整されます。
BERTの種類
BERT には 2 つのサイズがあります。
- BERTベース: 12 レイヤー (トランスフォーマー ブロック)、12 個のアテンション ヘッド、1 億 1000 万個のパラメーター。
- BERT-ラージ: 24 レイヤー (トランスフォーマー ブロック)、16 個のアテンション ヘッド、3 億 4000 万個のパラメーター。
| BERTベース | BERT-ラージ | |
|---|---|---|
| レイヤー（トランスフォーマーブロック） | 12 | 24 |
| 注目のヘッズ | 12 | 16 |
| パラメーター | 1億1千万 | 3億4000万 |
BERT の使用方法、課題、解決策
BERT は、質問応答システム、文の分類、エンティティ認識など、多くの NLP タスクで広く使用されています。
BERT の課題は次のとおりです。
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計算リソースBERT は、パラメータの数が多く、アーキテクチャが深いため、トレーニングに多大な計算リソースを必要とします。
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透明性の欠如多くのディープラーニング モデルと同様に、BERT は「ブラック ボックス」として機能する可能性があり、特定の決定にどのように到達したかを理解することが難しい場合があります。
これらの問題の解決策には次のようなものがあります。
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事前学習済みモデルの使用: 最初からトレーニングする代わりに、事前にトレーニングされた BERT モデルを使用して、特定のタスクに合わせて微調整することができ、必要な計算リソースが少なくなります。
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説明ツールLIME や SHAP などのツールは、BERT モデルの決定をより解釈しやすくするのに役立ちます。
BERT および類似のテクノロジー
| バート | LSTM | |
|---|---|---|
| 方向 | 双方向 | 一方向性 |
| 建築 | 変成器 | 再発 |
| 文脈の理解 | より良い | 限定 |
BERT は、NLP の新しいモデルにインスピレーションを与え続けています。BERT のより小型で高速で軽量なバージョンである DistilBERT と、次の文の事前トレーニングの目的を取り除いた BERT バージョンである RoBERTa は、最近の進歩の例です。
BERT の今後の研究では、モデルの効率性、解釈性、および長いシーケンスの処理能力の向上に重点が置かれる可能性があります。
BERT とプロキシ サーバー
BERT は NLP モデルであり、プロキシ サーバーはネットワーク ツールであるため、プロキシ サーバーとはほとんど関係がありません。ただし、事前トレーニング済みの BERT モデルをダウンロードしたり、API 経由で使用したりする場合は、OneProxy のような信頼性が高く、高速で安全なプロキシ サーバーを使用すると、安定した安全なデータ転送を確保できます。
