BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT, was für Bidirectional Encoder Representations from Transformers steht, ist ein revolutionäres Sprachmodell, das von Google entwickelt wurde. BERT wurde in einem Forschungsartikel aus dem Jahr 2018 vorgestellt und veränderte den Bereich der Natural Language Processing (NLP), da es das erste Modell war, das den Kontext eines Wortes anhand seiner Umgebung sowohl von links als auch von rechts (bidirektional) verstand. Diese Fähigkeit, den Kontext zu erfassen, ermöglicht es BERT, die Nuancen der menschlichen Sprache weitaus effektiver zu erfassen als frühere Modelle, die Texte typischerweise in einer einzigen Richtung verarbeiteten. Es ist eine Art von Large Language Model (LLM) und gilt als eine grundlegende Technologie für viele moderne NLP-Anwendungen.

Wie Bert funktioniert

Die Kerninnovation von BERT liegt in seinem bidirektionalen Trainingsansatz, der auf der Transformer-Architektur aufbaut. Im Gegensatz zu früheren Modellen, die Texte sequenziell lesen, ermöglicht der Aufmerksamkeitsmechanismus von BERT, den gesamten Satz auf einmal zu betrachten. Um dieses bidirektionale Verständnis während des Vortrainings zu erreichen, verwendet BERT zwei Hauptstrategien:

1. Maskiertes Sprachmodell (MLM): Bei dieser Aufgabe werden einige Wörter in einem Satz zufällig verborgen oder "maskiert", und die Aufgabe des Modells besteht darin, die ursprünglichen maskierten Wörter basierend auf den umgebenden, nicht maskierten Wörtern vorherzusagen. Dies zwingt das Modell, tiefe kontextuelle Beziehungen aus beiden Richtungen zu lernen.
2. Next Sentence Prediction (NSP): Das Modell erhält zwei Sätze und muss vorhersagen, ob der zweite Satz logisch auf den ersten im Originaltext folgt. Dies hilft BERT, Satzbeziehungen zu verstehen, was für Aufgaben wie Frage-Antwort-Systeme und Absatzanalysen entscheidend ist.

Nach diesem umfangreichen Vortraining auf einem riesigen Textkorpus kann BERT durch einen Prozess namens Fine-Tuning an spezifische Aufgaben angepasst werden. Dies beinhaltet das weitere Trainieren des Modells auf einem kleineren, aufgabenspezifischen Datensatz, was es zu einem äußerst vielseitigen Werkzeug für Entwickler und Forscher macht. Viele vortrainierte BERT-Modelle sind über Plattformen wie Hugging Face zugänglich.

Anwendungsfälle in der Praxis

BERTs Fähigkeit, sprachliche Feinheiten zu verstehen, hat zu bedeutenden Verbesserungen in verschiedenen realen Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) geführt:

• Suchmaschinen: Google Search hat bekanntermaßen BERT integriert, um Benutzeranfragen besser zu verstehen, insbesondere konversationelle oder komplexe, was zu relevanteren Suchergebnissen führt. Zum Beispiel hilft BERT, die Absicht hinter Suchanfragen wie „kann man Medikamente für jemanden Apotheke bekommen“ zu erfassen, indem es die Bedeutung von Präpositionen wie „für“ und „zu“ versteht.
• Chatbots und virtuelle Assistenten: BERT verbessert die Fähigkeit von Chatbots und virtuellen Assistenten, Benutzeranfragen genauer zu verstehen, den Kontext in Gesprächen aufrechtzuerhalten und hilfreichere Antworten im Kundenservice, in Buchungssystemen und bei der Informationsbeschaffung zu geben.
• Sentimentanalyse: Unternehmen verwenden BERT-basierte Modelle, um Kundenrezensionen, Social-Media-Kommentare und Umfrageantworten zu analysieren, um die öffentliche Meinung und das Produktfeedback mit höherer Genauigkeit zu messen.
• Textzusammenfassung und Fragenbeantwortung: BERT kann feinabgestimmt werden, um Systeme zu erstellen, die automatisch lange Dokumente zusammenfassen oder Fragen auf der Grundlage eines gegebenen Textabschnitts beantworten. Dies wird anhand von Datensätzen wie dem Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) bewertet.

BERT vs. andere Modelle

Es ist wichtig, BERT von anderen KI-Modellen zu unterscheiden:

• vs. GPT: Obwohl beide Transformer-basierte LLMs sind, ist BERT ein reines Encoder-Modell, das entwickelt wurde, um den Kontext aus beiden Richtungen zu verstehen. Dadurch eignet es sich hervorragend für analytische Aufgaben wie Sentimentanalyse, Named Entity Recognition (NER) und Textklassifizierung. Im Gegensatz dazu sind GPT-Modelle Decoder-fokussiert und lesen Text in eine Richtung (von links nach rechts), wodurch sie für die Generierung neuer, kohärenter Texte optimiert sind.
• vs. Computer-Vision-Modelle: BERT verarbeitet und versteht Text, was sich grundlegend von Computer-Vision (CV)-Modellen wie Ultralytics YOLO unterscheidet. Vision-Modelle wie YOLO11 analysieren Pixel in Bildern und Videos, um Aufgaben wie Objekterkennung oder Instanzsegmentierung auszuführen. Während BERT Sprache interpretiert, hat die Transformer-Architektur, die es populär gemacht hat, Fortschritte in der CV inspiriert und zu Modellen wie dem Vision Transformer (ViT) geführt, der in Modellen wie RT-DETR verwendet wird.

Plattformen wie Ultralytics HUB erleichtern das Training und die Bereitstellung verschiedener KI-Modelle, einschließlich solcher, die auf Transformer-Prinzipien aufbauen. Die Entwicklung von BERT und ähnlichen Modellen umfasst oft Standard-Frameworks für maschinelles Lernen wie PyTorch und TensorFlow.