BERT veya Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri, daha önceki teknolojilerle mümkün olmayan bir şekilde dili anlamak için Transformer modellerini kullanan, doğal dil işleme (NLP) alanında devrim niteliğinde bir yöntemdir.
BERT'in Kökeni ve Tarihçesi
BERT, 2018 yılında Google AI Language'daki araştırmacılar tarafından tanıtıldı. BERT'i oluşturmanın ardındaki amaç, önceki dil temsil modellerinin sınırlamalarının üstesinden gelebilecek bir çözüm sağlamaktı. BERT'ten ilk kez arXiv'de yayınlanan “BERT: Dil Anlayışı için Derin Çift Yönlü Transformatörlerin Ön Eğitimi” makalesinde bahsedilmiştir.
BERT'i Anlamak
BERT, dil temsillerinin ön eğitimine yönelik bir yöntemdir; bu, büyük miktarda metin verisi üzerinde genel amaçlı bir "dil anlama" modelinin eğitilmesi ve ardından bu modelin belirli görevler için ince ayarlanması anlamına gelir. BERT, dillerin karmaşıklıklarını daha doğru bir şekilde modellemek ve anlamak için tasarlandığı için NLP alanında devrim yarattı.
BERT'in en önemli yeniliği Transformatörlerin çift yönlü eğitimidir. Metin verilerini tek yönde (soldan sağa veya sağdan sola) işleyen önceki modellerin aksine, BERT tüm kelime dizisini aynı anda okur. Bu, modelin bir kelimenin bağlamını tüm çevresine (kelimenin soluna ve sağına) dayalı olarak öğrenmesine olanak tanır.
BERT'in İç Yapısı ve İşleyişi
BERT, Transformer adı verilen bir mimariden yararlanır. Transformatör bir kodlayıcı ve kod çözücü içerir, ancak BERT yalnızca kodlayıcı kısmını kullanır. Her Transformer kodlayıcının iki parçası vardır:
- Öz-dikkat mekanizması: Bir cümledeki hangi kelimelerin birbiriyle alakalı olduğunu belirler. Bunu, her kelimenin alaka düzeyini puanlayarak ve bu puanları kelimelerin birbirleri üzerindeki etkisini tartmak için kullanarak yapar.
- İleri beslemeli sinir ağı: Dikkat mekanizmasından sonra kelimeler ileri beslemeli sinir ağına iletilir.
BERT'teki bilgi akışı çift yönlüdür, bu da mevcut kelimenin önceki ve sonraki kelimeleri görmesine olanak tanıyarak daha doğru bir bağlamsal anlayış sağlar.
BERT'in Temel Özellikleri
-
Çift yönlülük: Önceki modellerden farklı olarak BERT, bir kelimenin tam bağlamını ondan önce ve sonra görünen kelimelere bakarak değerlendirir.
-
Transformatörler: BERT, uzun kelime dizilerini daha etkili ve verimli bir şekilde işlemesine olanak tanıyan Transformer mimarisini kullanır.
-
Ön Eğitim ve İnce Ayar: BERT, geniş bir etiketsiz metin verisi topluluğu üzerinde önceden eğitilmiştir ve ardından belirli bir göreve göre ince ayar yapılmıştır.
BERT Türleri
BERT iki boyutta gelir:
- BERT-Taban: 12 katman (transformatör blokları), 12 dikkat başlığı ve 110 milyon parametre.
- BERT-Büyük: 24 katman (transformatör blokları), 16 dikkat başlığı ve 340 milyon parametre.
| BERT-Taban | BERT-Büyük | |
|---|---|---|
| Katmanlar (Transformatör Blokları) | 12 | 24 |
| Dikkat Kafaları | 12 | 16 |
| Parametreler | 110 milyon | 340 milyon |
BERT ile Kullanım, Zorluklar ve Çözümler
BERT, soru cevaplama sistemleri, cümle sınıflandırması ve varlık tanıma gibi birçok NLP görevinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
BERT ile ilgili zorluklar şunları içerir:
-
Hesaplamalı kaynaklar: BERT, çok sayıda parametresi ve derin mimarisi nedeniyle eğitim için önemli hesaplama kaynakları gerektirir.
-
Şeffaflık eksikliği: Birçok derin öğrenme modeli gibi BERT de bir "kara kutu" görevi görebilir ve belirli bir karara nasıl ulaştığının anlaşılmasını zorlaştırır.
Bu sorunların çözümleri şunları içerir:
-
Önceden eğitilmiş modelleri kullanma: Sıfırdan eğitim vermek yerine, önceden eğitilmiş BERT modelleri kullanılabilir ve daha az hesaplama kaynağı gerektiren belirli görevlerde bunlara ince ayar yapılabilir.
-
Açıklayıcı araçlar: LIME ve SHAP gibi araçlar BERT modelinin kararlarının daha yorumlanabilir olmasına yardımcı olabilir.
BERT ve Benzeri Teknolojiler
| BERT | LSTM | |
|---|---|---|
| Yön | Çift yönlü | Tek yönlü |
| Mimari | Trafo | Tekrarlayan |
| Bağlamsal Anlama | Daha iyi | Sınırlı |
BERT, NLP'de yeni modellere ilham vermeye devam ediyor. BERT'in daha küçük, daha hızlı ve daha hafif bir versiyonu olan DistilBERT ve BERT'in bir sonraki cümle ön eğitim hedefini ortadan kaldıran bir versiyonu olan RoBERTa, son gelişmelerin örnekleridir.
BERT'te gelecekteki araştırmalar, modeli daha verimli, daha yorumlanabilir ve daha uzun dizileri daha iyi işlemeye yönelik hale getirmeye odaklanabilir.
BERT ve Proxy Sunucuları
BERT bir NLP modeli olduğundan ve proxy sunucuları ağ oluşturma araçları olduğundan, BERT'in proxy sunucularla büyük ölçüde ilgisi yoktur. Ancak önceden eğitilmiş BERT modellerini indirirken veya API'ler aracılığıyla kullanırken OneProxy gibi güvenilir, hızlı ve güvenli bir proxy sunucusu istikrarlı ve güvenli veri iletimi sağlayabilir.
