BERT, або Bidirectional Encoder Representations from Transformers, — це революційний метод у сфері обробки природної мови (NLP), який використовує моделі Transformer для розуміння мови таким чином, який не був можливий з попередніми технологіями.
Походження та історія BERT
BERT був представлений дослідниками Google AI Language у 2018 році. Мета створення BERT полягала в тому, щоб надати рішення, яке могло б подолати обмеження попередніх моделей представлення мови. Перша згадка про BERT була в статті «BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding», яка була опублікована на arXiv.
Розуміння BERT
BERT — це метод попереднього навчання мовних представлень, що означає навчання моделі «розуміння мови» загального призначення на великій кількості текстових даних, а потім тонке налаштування цієї моделі для конкретних завдань. BERT зробив революцію в галузі НЛП, оскільки був розроблений для більш точного моделювання та розуміння тонкощів мов.
Ключовою інновацією BERT є двонаправлене навчання трансформерів. На відміну від попередніх моделей, які обробляють текстові дані в одному напрямку (зліва направо або справа наліво), BERT зчитує всю послідовність слів одночасно. Це дозволяє моделі вивчати контекст слова на основі всього його оточення (ліворуч і праворуч від слова).
Внутрішня структура та функціонування BERT
BERT використовує архітектуру під назвою Transformer. Трансформатор включає кодер і декодер, але BERT використовує лише частину кодера. Кожен кодер Transformer складається з двох частин:
- Механізм самоуважності: він визначає, які слова в реченні мають відношення одне до одного. Це робиться шляхом оцінки релевантності кожного слова та використання цих балів для зважування впливу слів одне на одне.
- Нейронна мережа прямого зв’язку: після механізму уваги слова передаються до нейронної мережі прямого зв’язку.
Потік інформації в BERT є двонаправленим, що дозволяє бачити слова до та після поточного слова, забезпечуючи точніше контекстне розуміння.
Ключові характеристики BERT
-
Двонаправленість: На відміну від попередніх моделей, BERT розглядає повний контекст слова, дивлячись на слова, які з’являються перед і після нього.
-
трансформери: BERT використовує архітектуру Transformer, яка дозволяє ефективніше й ефективніше обробляти довгі послідовності слів.
-
Попереднє навчання та тонке налаштування: BERT попередньо навчається на великому масиві текстових даних без міток, а потім налаштовується на конкретне завдання.
Типи BERT
BERT доступний у двох розмірах:
- БЕРТ-База: 12 шарів (блоків-трансформерів), 12 головок уваги та 110 мільйонів параметрів.
- БЕРТ-великий: 24 шари (блоки-трансформери), 16 головок уваги та 340 мільйонів параметрів.
| БЕРТ-База | БЕРТ-великий | |
|---|---|---|
| Шари (блоки-трансформери) | 12 | 24 |
| До уваги керівників | 12 | 16 |
| Параметри | 110 мільйонів | 340 мільйонів |
Використання, виклики та рішення з BERT
BERT широко використовується в багатьох завданнях НЛП, таких як системи відповідей на запитання, класифікація речень і розпізнавання сутностей.
Проблеми з BERT включають:
-
Обчислювальні ресурси: BERT вимагає значних обчислювальних ресурсів для навчання через велику кількість параметрів і глибоку архітектуру.
-
Відсутність прозорості: Як і багато моделей глибокого навчання, BERT може діяти як «чорний ящик», що ускладнює розуміння того, як він приходить до конкретного рішення.
Рішення цих проблем включають:
-
Використання попередньо підготовлених моделей: Замість навчання з нуля можна використовувати попередньо навчені моделі BERT і налаштовувати їх на конкретні завдання, що вимагає менше обчислювальних ресурсів.
-
Інструменти пояснення: Такі інструменти, як LIME та SHAP, можуть допомогти зробити рішення моделі BERT більш зрозумілими.
BERT і аналогічні технології
| БЕРТ | LSTM | |
|---|---|---|
| Напрямок | Двонаправлений | Односпрямований |
| Архітектура | трансформатор | Рецидивуючий |
| Контекстуальне розуміння | краще | Обмежений |
BERT продовжує надихати на нові моделі в НЛП. DistilBERT, менша, швидша та легша версія BERT, і RoBERTa, версія BERT, яка видаляє мету попереднього навчання наступного речення, є прикладами останніх досягнень.
Майбутні дослідження в BERT можуть зосередитися на тому, щоб зробити модель більш ефективною, зручнішою для інтерпретації та кращою для обробки довших послідовностей.
BERT і проксі-сервери
BERT значною мірою не пов’язаний з проксі-серверами, оскільки BERT є моделлю NLP, а проксі-сервери є мережевими інструментами. Однак під час завантаження попередньо навчених моделей BERT або використання їх через API надійний, швидкий і безпечний проксі-сервер, такий як OneProxy, може забезпечити стабільну та безпечну передачу даних.
