BERT, hay Đại diện bộ mã hóa hai chiều từ Transformers, là một phương pháp mang tính cách mạng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sử dụng các mô hình Transformer để hiểu ngôn ngữ theo cách mà các công nghệ trước đó không thể thực hiện được.
Nguồn gốc và lịch sử của BERT
BERT được các nhà nghiên cứu tại Google AI Language giới thiệu vào năm 2018. Mục tiêu đằng sau việc tạo ra BERT là cung cấp một giải pháp có thể khắc phục những hạn chế của các mô hình biểu diễn ngôn ngữ trước đây. Lần đầu tiên đề cập đến BERT là trong bài báo “BERT: Đào tạo trước về Máy biến áp hai chiều sâu để hiểu ngôn ngữ,” được xuất bản trên arXiv.
Hiểu BERT
BERT là một phương pháp đào tạo trước các biểu diễn ngôn ngữ, có nghĩa là đào tạo mô hình “hiểu ngôn ngữ” có mục đích chung trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, sau đó tinh chỉnh mô hình đó cho các tác vụ cụ thể. BERT đã cách mạng hóa lĩnh vực NLP vì nó được thiết kế để mô hình hóa và hiểu sự phức tạp của ngôn ngữ một cách chính xác hơn.
Sự đổi mới quan trọng của BERT là đào tạo hai chiều cho Transformers. Không giống như các mô hình trước đây xử lý dữ liệu văn bản theo một hướng (từ trái sang phải hoặc từ phải sang trái), BERT đọc toàn bộ chuỗi từ cùng một lúc. Điều này cho phép mô hình tìm hiểu ngữ cảnh của một từ dựa trên tất cả môi trường xung quanh nó (trái và phải của từ đó).
Cấu trúc và chức năng bên trong của BERT
BERT tận dụng kiến trúc có tên Transformer. Máy biến áp bao gồm bộ mã hóa và bộ giải mã, nhưng BERT chỉ sử dụng phần mã hóa. Mỗi bộ mã hóa Transformer có hai phần:
- Cơ chế tự chú ý: Nó xác định những từ nào trong câu có liên quan với nhau. Nó làm được điều đó bằng cách cho điểm mức độ liên quan của từng từ và sử dụng những điểm số này để cân nhắc tác động của các từ đối với nhau.
- Mạng nơ-ron chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu: Sau cơ chế chú ý, các từ sẽ được chuyển đến mạng nơ-ron chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu.
Luồng thông tin trong BERT là hai chiều, cho phép nó nhìn thấy các từ trước và sau từ hiện tại, mang lại sự hiểu biết theo ngữ cảnh chính xác hơn.
Các tính năng chính của BERT
-
Tính hai chiều: Không giống như các mô hình trước đó, BERT xem xét ngữ cảnh đầy đủ của một từ bằng cách xem xét các từ xuất hiện trước và sau từ đó.
-
Máy biến áp: BERT sử dụng kiến trúc Transformer, cho phép nó xử lý các chuỗi từ dài một cách hiệu quả và năng suất hơn.
-
Đào tạo trước và tinh chỉnh: BERT được đào tạo trước trên một kho dữ liệu văn bản lớn chưa được gắn nhãn và sau đó được tinh chỉnh cho một tác vụ cụ thể.
Các loại BERT
BERT có hai kích cỡ:
- Cơ sở BERT: 12 lớp (khối biến áp), 12 đầu chú ý và 110 triệu tham số.
- BERT-Lớn: 24 lớp (khối biến áp), 16 đầu chú ý và 340 triệu tham số.
| Cơ sở BERT | BERT-Lớn | |
|---|---|---|
| Lớp (Khối biến áp) | 12 | 24 |
| người đứng đầu chú ý | 12 | 16 |
| Thông số | 110 triệu | 340 triệu |
Cách sử dụng, thách thức và giải pháp với BERT
BERT được sử dụng rộng rãi trong nhiều nhiệm vụ NLP như hệ thống trả lời câu hỏi, phân loại câu và nhận dạng thực thể.
Những thách thức với BERT bao gồm:
-
Tài nguyên tính toán: BERT yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể để đào tạo do số lượng tham số lớn và kiến trúc sâu.
-
Thiếu minh bạch: Giống như nhiều mô hình học sâu, BERT có thể hoạt động như một “hộp đen”, khiến việc hiểu cách nó đưa ra một quyết định cụ thể trở nên khó khăn.
Giải pháp cho những vấn đề này bao gồm:
-
Sử dụng các mô hình được đào tạo trước: Thay vì đào tạo từ đầu, người ta có thể sử dụng các mô hình BERT được đào tạo trước và tinh chỉnh chúng cho các nhiệm vụ cụ thể, đòi hỏi ít tài nguyên tính toán hơn.
-
Công cụ giải thích: Các công cụ như LIME và SHAP có thể giúp đưa ra các quyết định của mô hình BERT dễ hiểu hơn.
BERT và các công nghệ tương tự
| BERT | LSTM | |
|---|---|---|
| Phương hướng | hai chiều | Một chiều |
| Ngành kiến trúc | Máy biến áp | Định kỳ |
| Hiểu biết theo ngữ cảnh | Tốt hơn | Giới hạn |
BERT tiếp tục truyền cảm hứng cho các mô hình mới trong NLP. DistilBERT, phiên bản BERT nhỏ hơn, nhanh hơn và nhẹ hơn và RoBERTa, phiên bản BERT loại bỏ mục tiêu huấn luyện trước câu tiếp theo, là những ví dụ về những tiến bộ gần đây.
Nghiên cứu trong tương lai về BERT có thể tập trung vào việc làm cho mô hình hiệu quả hơn, dễ hiểu hơn và xử lý các chuỗi dài hơn tốt hơn.
Máy chủ BERT và Proxy
BERT phần lớn không liên quan đến máy chủ proxy, vì BERT là mô hình NLP và máy chủ proxy là công cụ mạng. Tuy nhiên, khi tải xuống các mô hình BERT được đào tạo trước hoặc sử dụng chúng thông qua API, máy chủ proxy đáng tin cậy, nhanh chóng và an toàn như OneProxy có thể đảm bảo truyền dữ liệu ổn định và an toàn.
