BERT, или представления двунаправленного кодировщика от Transformers, — это революционный метод в области обработки естественного языка (NLP), который использует модели Transformer для понимания языка так, как это было невозможно при использовании более ранних технологий.
Происхождение и история BERT
BERT был представлен исследователями Google AI Language в 2018 году. Целью создания BERT было предоставление решения, которое могло бы преодолеть ограничения предыдущих моделей языкового представления. Первое упоминание о BERT было в статье «BERT: Предварительное обучение глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка», опубликованной на arXiv.
Понимание БЕРТ
BERT — это метод предварительной тренировки языковых представлений, который означает обучение универсальной модели «понимания языка» на большом объеме текстовых данных, а затем тонкую настройку этой модели для конкретных задач. BERT произвел революцию в области НЛП, поскольку он был разработан для более точного моделирования и понимания тонкостей языков.
Ключевой инновацией BERT является двунаправленное обучение Трансформаторов. В отличие от предыдущих моделей, которые обрабатывают текстовые данные в одном направлении (слева направо или справа налево), BERT считывает всю последовательность слов сразу. Это позволяет модели изучать контекст слова на основе всего его окружения (слева и справа от слова).
Внутренняя структура и функционирование BERT
BERT использует архитектуру под названием Transformer. Трансформатор включает в себя кодер и декодер, но BERT использует только часть кодера. Каждый энкодер Transformer состоит из двух частей:
- Механизм самообслуживания: он определяет, какие слова в предложении связаны друг с другом. Для этого он оценивает релевантность каждого слова и использует эти оценки для оценки влияния слов друг на друга.
- Нейронная сеть прямого распространения: после механизма внимания слова передаются в нейронную сеть прямого распространения.
Информационный поток в BERT является двунаправленным, что позволяет ему видеть слова до и после текущего слова, обеспечивая более точное контекстное понимание.
Ключевые особенности BERT
-
Двунаправленность: В отличие от предыдущих моделей, BERT учитывает полный контекст слова, просматривая слова, которые появляются до и после него.
-
Трансформеры: BERT использует архитектуру Transformer, которая позволяет ему более эффективно и результативно обрабатывать длинные последовательности слов.
-
Предварительное обучение и тонкая настройка: BERT предварительно обучается на большом массиве неразмеченных текстовых данных, а затем настраивается для конкретной задачи.
Типы BERT
BERT поставляется в двух размерах:
- BERT-база: 12 слоев (блоков-трансформеров), 12 голов внимания и 110 миллионов параметров.
- BERT-Большой: 24 слоя (блоки-трансформеры), 16 головок внимания и 340 миллионов параметров.
| BERT-база | BERT-Большой | |
|---|---|---|
| Слои (блоки трансформаторов) | 12 | 24 |
| Внимание головы | 12 | 16 |
| Параметры | 110 миллионов | 340 миллионов |
Использование, проблемы и решения с BERT
BERT широко используется во многих задачах НЛП, таких как вопросно-ответные системы, классификация предложений и распознавание сущностей.
Проблемы с BERT включают в себя:
-
Вычислительные ресурсы: BERT требует значительных вычислительных ресурсов для обучения из-за большого количества параметров и глубокой архитектуры.
-
Отсутствие прозрачности: Как и многие модели глубокого обучения, BERT может действовать как «черный ящик», что затрудняет понимание того, как он приходит к тому или иному решению.
Решение этих проблем включает в себя:
-
Использование предварительно обученных моделей: Вместо обучения с нуля можно использовать предварительно обученные модели BERT и тонко настраивать их под конкретные задачи, что требует меньше вычислительных ресурсов.
-
Инструменты объяснения: Такие инструменты, как LIME и SHAP, могут помочь сделать решения модели BERT более интерпретируемыми.
BERT и подобные технологии
| БЕРТ | ЛСТМ | |
|---|---|---|
| Направление | Двунаправленный | Однонаправленный |
| Архитектура | Трансформатор | повторяющийся |
| Контекстуальное понимание | Лучше | Ограниченное |
BERT продолжает вдохновлять на создание новых моделей в НЛП. DistilBERT, меньшая, более быстрая и легкая версия BERT, и RoBERTa, версия BERT, в которой отсутствует задача предварительного обучения следующего предложения, являются примерами недавних достижений.
Будущие исследования BERT могут быть направлены на то, чтобы сделать модель более эффективной, более интерпретируемой и лучше справляться с более длинными последовательностями.
BERT и прокси-серверы
BERT практически не связан с прокси-серверами, поскольку BERT — это модель NLP, а прокси-серверы — это сетевые инструменты. Однако при загрузке предварительно обученных моделей BERT или их использовании через API надежный, быстрый и безопасный прокси-сервер, такой как OneProxy, может обеспечить стабильную и безопасную передачу данных.
