BERT, czyli Dwukierunkowe Reprezentacje Enkoderów od Transformers, to rewolucyjna metoda w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP), która wykorzystuje modele Transformera do rozumienia języka w sposób, który nie był możliwy we wcześniejszych technologiach.
Pochodzenie i historia BERT
BERT został wprowadzony przez badaczy z Google AI Language w 2018 roku. Celem stworzenia BERT było zapewnienie rozwiązania, które mogłoby pokonać ograniczenia poprzednich modeli reprezentacji języka. Pierwsza wzmianka o BERT pojawiła się w artykule „BERT: Pre-training of Deep Bilateral Transformers for Language Understanding”, który został opublikowany na arXiv.
Zrozumieć BERT
BERT to metoda wstępnego uczenia reprezentacji językowych, co oznacza trenowanie ogólnego modelu „rozumienia języka” na dużej ilości danych tekstowych, a następnie dostrajanie tego modelu do konkretnych zadań. BERT zrewolucjonizował dziedzinę NLP, ponieważ został zaprojektowany, aby dokładniej modelować i rozumieć zawiłości języków.
Kluczową innowacją BERT jest dwukierunkowe szkolenie Transformersów. W przeciwieństwie do poprzednich modeli, które przetwarzają dane tekstowe w jednym kierunku (od lewej do prawej lub od prawej do lewej), BERT odczytuje jednocześnie całą sekwencję słów. Dzięki temu model może poznać kontekst słowa na podstawie całego jego otoczenia (po lewej i prawej stronie słowa).
Wewnętrzna struktura i funkcjonowanie BERT
BERT wykorzystuje architekturę o nazwie Transformer. Transformator zawiera koder i dekoder, ale BERT używa tylko części kodującej. Każdy enkoder Transformer składa się z dwóch części:
- Mechanizm samouwagi: określa, które słowa w zdaniu są ze sobą powiązane. Dokonuje tego poprzez ocenę trafności każdego słowa i wykorzystanie tych wyników do oceny wzajemnego wpływu słów.
- Sieć neuronowa ze sprzężeniem zwrotnym: Po mechanizmie uwagi słowa są przekazywane do sieci neuronowej ze sprzężeniem zwrotnym.
Przepływ informacji w BERT jest dwukierunkowy, co pozwala zobaczyć słowa przed i po bieżącym słowie, zapewniając dokładniejsze zrozumienie kontekstu.
Kluczowe cechy BERT
-
Dwukierunkowość: W przeciwieństwie do poprzednich modeli, BERT uwzględnia pełny kontekst słowa, przyglądając się słowom, które pojawiają się przed nim i po nim.
-
Transformatory: BERT wykorzystuje architekturę Transformer, która pozwala efektywniej i efektywniej obsługiwać długie sekwencje słów.
-
Szkolenie wstępne i dostrajanie: BERT jest wstępnie szkolony na dużym zbiorze nieoznaczonych danych tekstowych, a następnie dostosowywany do konkretnego zadania.
Rodzaje BERT
BERT występuje w dwóch rozmiarach:
- Baza BERT: 12 warstw (bloki transformatorów), 12 głowic uwagi i 110 milionów parametrów.
- BERT-duży: 24 warstwy (bloki transformatorów), 16 głowic uwagi i 340 milionów parametrów.
| Baza BERT | BERT-duży | |
|---|---|---|
| Warstwy (bloki transformatorowe) | 12 | 24 |
| Uwaga, głowy | 12 | 16 |
| Parametry | 110 milionów | 340 milionów |
Wykorzystanie, wyzwania i rozwiązania z BERT
BERT jest szeroko stosowany w wielu zadaniach NLP, takich jak systemy odpowiadania na pytania, klasyfikacja zdań i rozpoznawanie bytów.
Wyzwania związane z BERT obejmują:
-
Zasoby obliczeniowe: BERT wymaga znacznych zasobów obliczeniowych do szkolenia ze względu na dużą liczbę parametrów i głęboką architekturę.
-
Brak przejrzystości: Podobnie jak wiele modeli głębokiego uczenia się, BERT może działać jak „czarna skrzynka”, co utrudnia zrozumienie, w jaki sposób podejmuje konkretną decyzję.
Rozwiązania tych problemów obejmują:
-
Korzystanie z wstępnie wytrenowanych modeli: Zamiast trenować od zera, można skorzystać z wcześniej wyszkolonych modeli BERT i dostroić je do konkretnych zadań, co wymaga mniej zasobów obliczeniowych.
-
Narzędzia wyjaśniające: Narzędzia takie jak LIME i SHAP mogą pomóc w uczynieniu decyzji podejmowanych w modelu BERT bardziej zrozumiałymi.
BERT i podobne technologie
| BERT | LSTM | |
|---|---|---|
| Kierunek | Dwukierunkowy | Jednokierunkowy |
| Architektura | Transformator | Nawracający |
| Zrozumienie kontekstowe | Lepsza | Ograniczony |
BERT nadal inspiruje nowe modele w NLP. DistilBERT, mniejsza, szybsza i lżejsza wersja BERT, oraz RoBERTa, wersja BERT, która usuwa cel wstępnego szkolenia w następnym zdaniu, to przykłady najnowszych osiągnięć.
Przyszłe badania w BERT mogą skupiać się na uczynieniu modelu bardziej wydajnym, łatwiejszym do interpretacji i lepszym radzeniu sobie z dłuższymi sekwencjami.
BERT i serwery proxy
BERT w dużej mierze nie jest powiązany z serwerami proxy, ponieważ BERT jest modelem NLP, a serwery proxy są narzędziami sieciowymi. Jednak podczas pobierania wstępnie wytrenowanych modeli BERT lub korzystania z nich za pośrednictwem interfejsów API niezawodny, szybki i bezpieczny serwer proxy, taki jak OneProxy, może zapewnić stabilną i bezpieczną transmisję danych.
