BERT (Rappresentazioni di codificatori bidirezionali da trasformatori)

Come funziona Bert

A differenza dei modelli precedenti, che elaboravano il testo in una sola direzione (da sinistra a destra o da destra a sinistra), il BERT elabora l'intera sequenza di parole in una sola volta, utilizzando il suo codificatore Transformer e il meccanismo di autoattenzione. Questo approccio bidirezionale gli consente di cogliere il contesto di una parola in base alle parole che la circondano, sia quelle che la precedono che quelle che la seguono. Per esempio, il BERT è in grado di distinguere il significato di "banca" in "Devo andare in banca a prelevare contanti" da "La riva del fiume era fangosa" considerando il contesto completo della frase.

BERT apprende queste complesse relazioni linguistiche durante una fase di pre-addestramento su vaste quantità di dati testuali. Ciò comporta due compiti principali non supervisionati:

1. Modello linguistico mascherato (MLM): Una certa percentuale di token di input (parole o sottoparole) viene mascherata (nascosta) in modo casuale e il modello impara a prevedere questi token mascherati in base al loro contesto.
2. Next Sentence Prediction (NSP): il modello riceve coppie di frasi e impara a prevedere se la seconda frase è l'effettiva frase successiva alla prima nel testo originale, oppure una frase casuale.

Il risultato di questo pre-addestramento è un modello con un ricco embedding linguistico che cattura la sintassi e la semantica. Questo modello BERT pre-addestrato può essere rapidamente adattato o"messo a punto" per vari compiti specifici di NLP a valle, utilizzando insiemi di dati più piccoli e specifici. Questo processo di sfruttamento delle conoscenze pre-addestrate è una forma di apprendimento per trasferimento.

Caratteristiche e vantaggi principali

• Contesto profondo bidirezionale: L'innovazione principale di BERT è la capacità di comprendere il contesto di una parola esaminando contemporaneamente le parole che la precedono e quelle che la seguono. Questo porta a una comprensione molto più ricca e accurata delle sfumature linguistiche rispetto ai modelli unidirezionali come le prime versioni di GPT.
• Prestazioni all'avanguardia: Al suo rilascio, BERT ha ottenuto risultati all'avanguardia su un'ampia gamma di benchmark NLP, tra cui la risposta alle domande (come il dataset SQuAD) e la comprensione del linguaggio naturale (NLU).
• Potenza dell'apprendimento per trasferimento: I modelli pre-addestrati di BERT costituiscono una base potente. Mettendo a punto BERT su compiti specifici come la sentiment analysis o il Named Entity Recognition (NER), gli sviluppatori possono ottenere prestazioni elevate con una quantità di dati e di tempo di addestramento significativamente inferiore rispetto all'addestramento di un modello da zero.
• Ampia disponibilità: I modelli BERT pre-addestrati sono facilmente accessibili attraverso piattaforme come Hugging Face e possono essere utilizzati con i più diffusi framework di Deep Learning (DL) come PyTorch e TensorFlow.

Applicazioni del mondo reale

La capacità del BERT di comprendere le sfumature del linguaggio ha portato a miglioramenti significativi in diverse applicazioni di intelligenza artificiale (AI) del mondo reale:

• Motori di ricerca: Google Search ha notoriamente incorporato BERT per comprendere meglio le query degli utenti, soprattutto quelle conversazionali o complesse, portando a risultati di ricerca più pertinenti. Come spiegato in un post sul blog di Google AI, BERT aiuta a capire l'intento di ricerche come "puoi procurare una medicina per una farmacia", comprendendo l'importanza di preposizioni come "per" e "per".
• Chatbot e assistenti virtuali: Il BERT migliora la capacità dei chatbot e degli assistenti virtuali di comprendere con maggiore precisione le richieste degli utenti, di mantenere il contesto delle conversazioni e di fornire risposte più utili nel servizio clienti, nei sistemi di prenotazione e nel reperimento di informazioni.
• Sentiment Analysis: Le aziende utilizzano modelli basati su BERT per analizzare le recensioni dei clienti, i commenti sui social media e le risposte ai sondaggi per valutare l'opinione pubblica e il feedback sui prodotti con maggiore precisione.
• Riassunto del testo e risposta alle domande: BERT può essere perfezionato per creare sistemi che riassumono automaticamente documenti lunghi(riassunto del testo) o rispondono a domande basate su un determinato passaggio di testo.

Sebbene BERT sia utilizzato principalmente in NLP, l'architettura Transformer che ha reso popolare ha ispirato anche progressi nella Computer Vision (CV), come i Vision Transformers (ViT) utilizzati in modelli come RT-DETR. Piattaforme come Ultralytics HUB facilitano l'addestramento e la distribuzione di vari modelli di intelligenza artificiale, compresi quelli costruiti sui principi di Transformer.