BERT, atau Perwakilan Pengekod Dua Arah daripada Transformers, ialah kaedah revolusioner dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang menggunakan model Transformer untuk memahami bahasa dengan cara yang tidak mungkin dilakukan dengan teknologi terdahulu.
Asal usul dan Sejarah BERT
BERT telah diperkenalkan oleh penyelidik di Google AI Language pada tahun 2018. Objektif di sebalik penciptaan BERT adalah untuk menyediakan penyelesaian yang boleh mengatasi batasan model perwakilan bahasa sebelumnya. Sebutan pertama BERT adalah dalam kertas kerja "BERT: Pra-latihan Transformers Dwi Arah Dalam untuk Pemahaman Bahasa," yang diterbitkan di arXiv.
Memahami BERT
BERT ialah kaedah pra-latihan perwakilan bahasa, yang bermaksud melatih model "pemahaman bahasa" tujuan umum pada sejumlah besar data teks, kemudian memperhalusi model tersebut untuk tugasan tertentu. BERT merevolusikan bidang NLP kerana ia direka bentuk untuk memodelkan dan memahami selok-belok bahasa dengan lebih tepat.
Inovasi utama BERT ialah latihan dua hala Transformers. Tidak seperti model sebelumnya yang memproses data teks dalam satu arah (sama ada kiri-ke-kanan atau kanan-ke-kiri), BERT membaca keseluruhan urutan perkataan sekali gus. Ini membolehkan model mempelajari konteks perkataan berdasarkan semua persekitarannya (kiri dan kanan perkataan).
Struktur dan Fungsi Dalaman BERT
BERT memanfaatkan seni bina yang dipanggil Transformer. Transformer termasuk pengekod dan penyahkod, tetapi BERT hanya menggunakan bahagian pengekod. Setiap pengekod Transformer mempunyai dua bahagian:
- Mekanisme perhatian diri: Ia menentukan perkataan dalam ayat yang relevan antara satu sama lain. Ia berbuat demikian dengan menskor perkaitan setiap perkataan dan menggunakan markah ini untuk menimbang kesan perkataan terhadap satu sama lain.
- Rangkaian saraf suapan ke hadapan: Selepas mekanisme perhatian, perkataan dihantar ke rangkaian saraf suapan ke hadapan.
Aliran maklumat dalam BERT adalah dwiarah, yang membolehkannya melihat perkataan sebelum dan selepas perkataan semasa, memberikan pemahaman kontekstual yang lebih tepat.
Ciri-ciri Utama BERT
-
Dwiarah: Tidak seperti model sebelum ini, BERT mempertimbangkan konteks penuh sesuatu perkataan dengan melihat perkataan yang muncul sebelum dan selepasnya.
-
Transformers: BERT menggunakan seni bina Transformer, yang membolehkannya mengendalikan urutan perkataan yang panjang dengan lebih berkesan dan cekap.
-
Pra-latihan dan Penalaan Halus: BERT dilatih terlebih dahulu pada korpus besar data teks tidak berlabel dan kemudian diperhalusi pada tugas tertentu.
Jenis BERT
BERT datang dalam dua saiz:
- Pangkalan BERT: 12 lapisan (blok pengubah), 12 kepala perhatian, dan 110 juta parameter.
- BERT-Besar: 24 lapisan (blok pengubah), 16 kepala perhatian, dan 340 juta parameter.
| Pangkalan BERT | BERT-Besar | |
|---|---|---|
| Lapisan (Blok Transformer) | 12 | 24 |
| Perhatian Ketua | 12 | 16 |
| Parameter | 110 juta | 340 juta |
Penggunaan, Cabaran dan Penyelesaian dengan BERT
BERT digunakan secara meluas dalam banyak tugas NLP seperti sistem menjawab soalan, klasifikasi ayat dan pengecaman entiti.
Cabaran dengan BERT termasuk:
-
Sumber pengiraan: BERT memerlukan sumber pengiraan yang signifikan untuk latihan kerana bilangan parameternya yang besar dan seni bina yang mendalam.
-
Kurang ketelusan: Seperti kebanyakan model pembelajaran mendalam, BERT boleh bertindak sebagai "kotak hitam", menjadikannya sukar untuk memahami bagaimana ia mencapai keputusan tertentu.
Penyelesaian kepada masalah ini termasuk:
-
Menggunakan model pra-latihan: Daripada latihan dari awal, seseorang boleh menggunakan model BERT yang telah dilatih dan memperhalusinya pada tugas tertentu, yang memerlukan kurang sumber pengiraan.
-
Alat penerang: Alat seperti LIME dan SHAP boleh membantu menjadikan keputusan model BERT lebih boleh ditafsirkan.
BERT dan Teknologi Serupa
| BERT | LSTM | |
|---|---|---|
| Arah | Dwiarah | Satu arah |
| Seni bina | Transformer | Berulang |
| Pemahaman Kontekstual | lebih baik | Terhad |
BERT terus memberi inspirasi kepada model baharu dalam NLP. DistilBERT, versi BERT yang lebih kecil, lebih pantas dan ringan, dan RoBERTa, versi BERT yang mengalih keluar objektif pralatihan ayat seterusnya, adalah contoh kemajuan terkini.
Penyelidikan masa depan dalam BERT mungkin menumpukan pada menjadikan model lebih cekap, lebih mudah ditafsir dan lebih baik dalam mengendalikan urutan yang lebih panjang.
BERT dan Pelayan Proksi
BERT sebahagian besarnya tidak berkaitan dengan pelayan proksi, kerana BERT ialah model NLP dan pelayan proksi ialah alat rangkaian. Walau bagaimanapun, apabila memuat turun model BERT yang telah dilatih atau menggunakannya melalui API, pelayan proksi yang boleh dipercayai, pantas dan selamat seperti OneProxy boleh memastikan penghantaran data yang stabil dan selamat.
