Ce este modelul de procesare a limbajului natural BERT și cum diferă de GPT?

Instrumentele AI precum ChatGPT au devenit incredibil de populare de când au fost lansate. Astfel de instrumente depășesc granițele procesării limbajului natural (NLP), facilitând AI să țină conversații și să proceseze limbajul la fel ca o persoană reală.

După cum probabil știți, ChatGPT se bazează pe modelul Generative Pre-Trained Transformer (GPT). Cu toate acestea, acesta nu este singurul model pre-antrenat de acolo.

În 2018, inginerii de la Google au dezvoltat BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), un model de învățare profundă, pre-antrenat, conceput pentru să înțeleagă contextul cuvintelor dintr-o propoziție, permițându-i să realizeze sarcini precum analiza sentimentelor, răspunsuri la întrebări și recunoașterea entităților numite cu precizie.

Ce este BERT?

BERT este un model de învățare profundă dezvoltat de Google AI Research care folosește învățarea nesupravegheată pentru a înțelege mai bine interogările în limbaj natural. Modelul folosește o arhitectură transformatoare pentru a învăța reprezentări bidirecționale ale datelor text, ceea ce îi permite să înțeleagă mai bine contextul cuvintelor dintr-o propoziție sau un paragraf.

Acest lucru face ca mașinile să interpreteze mai ușor limbajul uman așa cum este vorbit în viața de zi cu zi. Este important de menționat că, din punct de vedere istoric, computerele au fost dificil să proceseze limbajul, în special să înțeleagă contextul.

Spre deosebire de alte modele de procesare a limbajului, BERT este instruit pentru a îndeplini mai mult de 11 sarcini comune NLP, ceea ce îl face o alegere extrem de populară în cercurile de învățare automată.

În comparație cu alte modele populare de transformatoare precum GPT-3, BERT are un avantaj distinct: este bidirecțional și, ca atare, este capabil să evalueze contextul de la stânga la dreapta și de la dreapta la stânga. GPT-3.5 și GPT-4 iau în considerare doar contextul de la stânga la dreapta, în timp ce BERT se adresează ambelor.

Modelele de limbaj precum GPT folosesc context unidirecțional pentru a antrena modelul, permițând ChatGPT pentru a efectua mai multe sarcini. În termeni simpli, aceste modele au analizat contextul introducerii textului de la stânga la dreapta sau, în unele cazuri, de la dreapta la stânga. Cu toate acestea, această abordare unidirecțională are limitări atunci când vine vorba de înțelegerea textului, provocând inexactități în ieșirile generate.

În esență, aceasta înseamnă că BERT analizează contextul complet al unei propoziții înainte de a oferi un răspuns. Cu toate acestea, este pertinent să menționăm că GPT-3 a fost antrenat pe un corpus de text considerabil mai mare (45TB) în comparație cu BERT (3TB).

BERT este un model de limbaj mascat

Un lucru important de știut aici este că BERT se bazează pe mascare pentru a înțelege contextul unei propoziții. Atunci când procesează o propoziție, elimină părți din ea și se bazează pe model pentru a prezice și a completa golurile.

Acest lucru îi permite să „predice” contextul, în esență. În propozițiile în care un cuvânt poate avea două semnificații diferite, acest lucru oferă modelelor de limbaj mascat un avantaj distinct.

Cum funcționează BERT?

BERT a fost instruit pe un set de date de peste 3,3 miliarde de cuvinte (bazându-se pe Wikipedia pentru până la 2,5 miliarde de cuvinte) și BooksCorpus de la Google pentru 800 de milioane de cuvinte.

Contextul bidirecțional unic al BERT permite procesarea simultană a textului de la stânga la dreapta și invers. Această inovație îmbunătățește înțelegerea de către model a limbajului uman, permițându-i să înțeleagă relațiile complexe dintre cuvinte și contextul lor.

Elementul de bidirecționalitate a poziționat BERT ca un model de transformator revoluționar, conducând la îmbunătățiri remarcabile în sarcinile NLP. Mai important, ajută, de asemenea, să sublinieze priceperea absolută a instrumentelor pe care le folosesc inteligență artificială (AI) a procesa limbajul.

Eficacitatea BERT nu se datorează doar bidirecționalității sale, ci și din cauza modului în care a fost pre-antrenat. Faza de pre-formare a BERT a cuprins doi pași esențiali, și anume modelul de limbaj mascat (MLM) și predicția următoarei propoziții (NSP).

În timp ce majoritatea metodelor de pre-antrenament maschează elemente de secvență individuale, BERT utilizează MLM pentru a masca aleatoriu un procent de jetoane de intrare într-o propoziție în timpul antrenamentului. Această abordare forțează modelul să prezică cuvintele lipsă, ținând cont de contextul de pe ambele părți ale cuvântului mascat - de unde și bidirecționalitatea.

Apoi, în timpul NSP, BERT învață să prezică dacă propoziția X urmează cu adevărat propoziția Y. Această capacitate antrenează modelul să înțeleagă relațiile de propoziție și contextul general, care, la rândul său, contribuie la eficacitatea modelului.

Reglaj fin BERT

După pregătire prealabilă, BERT a trecut la o fază de reglare fină, în care modelul a fost adaptat la diferite sarcini NLP, inclusiv analiza sentimentelor, recunoașterea entităților numite și sistemele de răspuns la întrebări. Reglarea fină implică învățare supravegheată, valorificarea seturi de date etichetate pentru a îmbunătăți performanța modelului pentru sarcini specifice.

Abordarea de formare a BERT este considerată „universală”, deoarece permite aceleiași arhitecturi model să abordeze sarcini diferite fără a fi nevoie de modificări ample. Această versatilitate este încă un motiv pentru popularitatea BERT printre entuziaștii NLP.

De exemplu, BERT este folosit de Google pentru a prezice interogările de căutare și pentru a introduce cuvintele lipsă, în special în ceea ce privește contextul.

Pentru ce este folosit în mod obișnuit BERT?

În timp ce Google folosește BERT în motorul său de căutare, are câteva alte aplicații:

Analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor este o aplicație de bază a NLP care se ocupă cu clasificarea datelor text pe baza emoțiilor și opiniilor încorporate în acestea. Acest lucru este crucial în numeroase domenii, de la monitorizarea satisfacției clienților până la previziunea tendințelor pieței bursiere.

BERT strălucește în acest domeniu, deoarece surprinde esența emoțională a introducerii textuale și prezice cu exactitate sentimentul din spatele cuvintelor.

Rezumat text

Datorită naturii sale bidirecționale și a mecanismelor de atenție, BERT poate înțelege fiecare iotă de context textual fără a pierde informații esențiale. Rezultatul sunt rezumate de înaltă calitate, coerente, care reflectă cu acuratețe conținutul semnificativ al documentelor de intrare.

Recunoașterea entității numite

Recunoașterea entităților denumite (NER) este un alt aspect vital al NLP care vizează identificarea și clasificarea entităților precum nume, organizații și locații în datele text.

BERT este cu adevărat transformator în spațiul NER, în primul rând datorită capacității sale de a recunoaște și clasifica modele complexe de entități - chiar și atunci când sunt prezentate în structuri complexe de text.

Sisteme de întrebări-răspuns

Înțelegerea contextuală și fundamentarea lui BERT în codificatoare bidirecționale îl fac expert în extragerea de răspunsuri precise din seturi mari de date.

Poate determina în mod eficient contextul unei întrebări și poate localiza cel mai potrivit răspuns în text date, o capacitate care poate fi valorificată pentru chatbot-uri avansate, motoare de căutare și chiar virtuale asistenți.

Traducere automată prin BERT

Traducerea automată este o sarcină esențială NLP pe care BERT a îmbunătățit-o. Arhitectura transformatorului și înțelegerea bidirecțională a contextului contribuie la spargerea barierelor în traducerea dintr-o limbă în alta.

Deși se concentrează în primul rând pe engleză, variantele multilingve ale BERT (mBERT) pot fi aplicate la mașină probleme de traducere pentru numeroase limbi, deschizând ușile către platforme și comunicare mai incluzive medii.

Inteligența artificială și învățarea automată continuă să depășească noi granițe

Nu există nicio îndoială că modele precum BERT schimbă jocul și deschid noi căi de cercetare. Dar, mai important, astfel de instrumente pot fi integrate cu ușurință în fluxurile de lucru existente.