เบิร์ต

BERT หรือ BiDirectional Encoder Representations จาก Transformers เป็นวิธีการปฏิวัติวงการการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ใช้โมเดล Transformer เพื่อทำความเข้าใจภาษาในแบบที่เทคโนโลยีก่อนหน้านี้ทำไม่ได้

ต้นกำเนิดและประวัติของเบิร์ต

BERT ได้รับการแนะนำโดยนักวิจัยที่ Google AI Language ในปี 2018 วัตถุประสงค์เบื้องหลังการสร้าง BERT คือการจัดหาโซลูชันที่สามารถเอาชนะข้อจำกัดของโมเดลการแสดงภาษาก่อนหน้านี้ได้ การกล่าวถึง BERT ครั้งแรกอยู่ในรายงาน “BERT: Pre-training of Deep BiDirectional Transformers for Language Undering” ซึ่งเผยแพร่บน arXiv

ทำความเข้าใจกับเบิร์ต

BERT เป็นวิธีการฝึกอบรมการนำเสนอภาษาล่วงหน้า ซึ่งหมายถึงการฝึกอบรมโมเดล "ความเข้าใจภาษา" สำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปกับข้อมูลข้อความจำนวนมาก จากนั้นจึงปรับแต่งโมเดลนั้นสำหรับงานเฉพาะ BERT ปฏิวัติสาขา NLP เนื่องจากได้รับการออกแบบมาเพื่อจำลองและเข้าใจความซับซ้อนของภาษาได้แม่นยำยิ่งขึ้น

นวัตกรรมที่สำคัญของ BERT คือการฝึกอบรม Transformers แบบสองทิศทาง แตกต่างจากรุ่นก่อนๆ ที่ประมวลผลข้อมูลข้อความในทิศทางเดียว (ซ้ายไปขวาหรือขวาไปซ้าย) BERT อ่านลำดับคำทั้งหมดพร้อมกัน ซึ่งช่วยให้โมเดลเรียนรู้บริบทของคำโดยอิงจากสภาพแวดล้อมทั้งหมด (ซ้ายและขวาของคำ)

โครงสร้างภายในและการทำงานของ BERT

BERT ใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมที่เรียกว่า Transformer Transformer มีตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส แต่ BERT ใช้เฉพาะส่วนตัวเข้ารหัสเท่านั้น ตัวเข้ารหัส Transformer แต่ละตัวมีสองส่วน:

1. กลไกการเอาใจใส่ตนเอง: กำหนดว่าคำใดในประโยคที่เกี่ยวข้องกัน โดยให้คะแนนความเกี่ยวข้องของแต่ละคำ และใช้คะแนนเหล่านี้เพื่อชั่งน้ำหนักผลกระทบของคำที่มีต่อกัน
2. โครงข่ายประสาทเทียมแบบฟีดไปข้างหน้า: หลังจากกลไกความสนใจ คำต่างๆ จะถูกส่งไปยังโครงข่ายประสาทเทียมแบบฟีดไปข้างหน้า

การไหลของข้อมูลใน BERT เป็นแบบสองทิศทาง ซึ่งช่วยให้มองเห็นคำก่อนและหลังคำปัจจุบัน ทำให้เข้าใจบริบทได้แม่นยำยิ่งขึ้น

คุณสมบัติที่สำคัญของ BERT

1. ความเป็นสองทิศทาง: แตกต่างจากรุ่นก่อนๆ BERT พิจารณาบริบททั้งหมดของคำโดยดูจากคำที่ปรากฏก่อนและหลังคำนั้น

2. หม้อแปลงไฟฟ้า: BERT ใช้สถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งช่วยให้สามารถจัดการกับลำดับคำที่ยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น

3. การฝึกอบรมล่วงหน้าและการปรับแต่ง: BERT ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับคลังข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ที่ไม่มีป้ายกำกับ จากนั้นจึงปรับแต่งงานเฉพาะอย่างละเอียด

ประเภทของเบิร์ต

BERT มี 2 ขนาด:

1. BERT-ฐาน: 12 ชั้น (บล็อกหม้อแปลง), 12 หัวความสนใจ และ 110 ล้านพารามิเตอร์
2. BERT-ใหญ่: 24 ชั้น (บล็อกหม้อแปลง), หัวความสนใจ 16 หัว และพารามิเตอร์ 340 ล้านพารามิเตอร์

การใช้งาน ความท้าทาย และแนวทางแก้ไขกับ BERT

BERT ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในงาน NLP หลายอย่าง เช่น ระบบตอบคำถาม การจำแนกประโยค และการจดจำเอนทิตี

ความท้าทายกับ BERT ได้แก่:

1. ทรัพยากรการคำนวณ: BERT ต้องการทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากสำหรับการฝึกอบรม เนื่องจากมีพารามิเตอร์จำนวนมากและสถาปัตยกรรมเชิงลึก

2. ขาดความโปร่งใส: เช่นเดียวกับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ BERT สามารถทำหน้าที่เป็น "กล่องดำ" ได้ ทำให้เป็นการยากที่จะเข้าใจว่ามันมาถึงการตัดสินใจครั้งใดโดยเฉพาะได้อย่างไร

วิธีแก้ไขปัญหาเหล่านี้ ได้แก่ :

1. การใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว: แทนที่จะฝึกอบรมตั้งแต่เริ่มต้น เราสามารถใช้โมเดล BERT ที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว และปรับแต่งโมเดลเหล่านั้นในงานเฉพาะเจาะจงซึ่งใช้ทรัพยากรในการคำนวณน้อยลง

2. เครื่องมืออธิบาย: เครื่องมืออย่าง LIME และ SHAP สามารถช่วยทำให้การตัดสินใจของโมเดล BERT ตีความได้ง่ายขึ้น

BERT และเทคโนโลยีที่คล้ายกัน

มุมมองในอนาคตและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ BERT

BERT ยังคงสร้างแรงบันดาลใจให้กับโมเดลใหม่ๆ ใน NLP DistilBERT ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่เล็กกว่า เร็วกว่า และเบากว่าของ BERT และ RoBERTa ซึ่งเป็นเวอร์ชันของ BERT ที่ลบวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมประโยคถัดไปออกไป คือตัวอย่างของความก้าวหน้าล่าสุด

การวิจัยในอนาคตใน BERT อาจมุ่งเน้นไปที่การทำให้แบบจำลองมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตีความได้มากขึ้น และจัดการลำดับที่ยาวขึ้นได้ดีขึ้น

BERT และพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์

BERT ส่วนใหญ่ไม่เกี่ยวข้องกับพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ เนื่องจาก BERT เป็นรูปแบบ NLP และพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เป็นเครื่องมือเครือข่าย อย่างไรก็ตาม เมื่อดาวน์โหลดโมเดล BERT ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าหรือใช้งานผ่าน API พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ที่เชื่อถือได้ รวดเร็ว และปลอดภัยอย่าง OneProxy จะสามารถรับประกันการส่งข้อมูลที่เสถียรและปลอดภัย

ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง

1. BERT: การฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับหม้อแปลงสองทิศทางเชิงลึกเพื่อการทำความเข้าใจภาษา

2. บล็อก Google AI: โอเพ่นซอร์ส BERT

3. BERT Explained: คู่มือฉบับสมบูรณ์พร้อมทฤษฎีและบทช่วยสอน