Découvrez BERT, le modèle NLP révolutionnaire de Google. Apprenez comment sa compréhension bidirectionnelle du contexte transforme les tâches d'IA telles que la recherche et les chatbots.
BERT, qui signifie Bidirectional Encoder Representations from Transformers, est un modèle de langage révolutionnaire développé par Google. Présenté dans un article de recherche en 2018, BERT a transformé le domaine du traitement du langage naturel (NLP) en étant le premier modèle à comprendre le contexte d'un mot en fonction de son environnement à gauche et à droite (de manière bidirectionnelle). Cette capacité à saisir le contexte permet à l'ORET de saisir les nuances du langage humain bien plus efficacement que les modèles précédents, qui traitaient généralement le texte dans une seule direction. Il s'agit d'un type de grand modèle de langage (LLM), considéré comme une technologie fondamentale pour de nombreuses applications modernes de NLP.
La capacité de l'ORET à comprendre les nuances du langage a conduit à des améliorations significatives dans diverses applications d'intelligence artificielle (IA) dans le monde réel :
Il est important de distinguer l'ORET des autres modèles d'IA :
Des plateformes comme Ultralytics HUB facilitent la formation et le déploiement de divers modèles d'IA, y compris ceux construits sur les principes de Transformer. Le développement de BERT et de modèles similaires fait souvent appel à des cadres d'apprentissage automatique standard tels que PyTorch et TensorFlow.
Comment fonctionne Bert
L'innovation principale de l'ORET réside dans son approche de formation bidirectionnelle, qui s'appuie sur l'architecture Transformer. Contrairement aux modèles antérieurs qui lisent le texte de manière séquentielle, le mécanisme d'attention de l'ORET lui permet de considérer la phrase entière en une seule fois. Pour parvenir à cette compréhension bidirectionnelle pendant la préformation, l'ORET utilise deux stratégies principales :
Après ce pré-entraînement approfondi sur un corpus massif de textes, BERT peut être adapté à des tâches spécifiques grâce à un processus appelé " fine-tuning". Cela implique un entraînement supplémentaire du modèle sur un ensemble de données plus petit et spécifique à une tâche, ce qui en fait un outil très polyvalent pour les développeurs et les chercheurs. De nombreux modèles BERT pré-entraînés sont accessibles sur des plateformes telles que Hugging Face.