BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT, acronimo di Bidirectional Encoder Representations from Transformers, è un rivoluzionario modello linguistico sviluppato da Google. Introdotto in un articolo di ricerca del 2018, BERT ha trasformato il campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) essendo il primo modello a comprendere il contesto di una parola in base al suo ambiente sia da sinistra che da destra (bidirezionalmente). Questa capacità di cogliere il contesto consente a BERT di catturare le sfumature del linguaggio umano in modo molto più efficace rispetto ai modelli precedenti, che in genere elaboravano il testo in una sola direzione. È un tipo di modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) ed è considerato una tecnologia fondamentale per molte applicazioni NLP moderne.

Come funziona Bert

L'innovazione principale di BERT risiede nel suo approccio di training bidirezionale, basato sull'architettura Transformer. A differenza dei modelli precedenti che leggevano il testo in sequenza, il meccanismo di attenzione di BERT gli consente di considerare l'intera frase contemporaneamente. Per ottenere questa comprensione bidirezionale durante il pre-training, BERT utilizza due strategie principali:

1. Masked Language Model (MLM): In questa attività, alcune parole in una frase vengono nascoste casualmente, o "mascherate", e il compito del modello è prevedere le parole mascherate originali in base alle parole non mascherate circostanti. Questo costringe il modello a imparare relazioni contestuali profonde da entrambe le direzioni.
2. Next Sentence Prediction (NSP): Al modello vengono fornite due frasi e deve prevedere se la seconda frase è quella che segue logicamente la prima nel testo originale. Questo aiuta BERT a comprendere le relazioni tra le frasi, il che è fondamentale per attività come il question answering e l'analisi dei paragrafi.

Dopo questa estesa fase di pre-training su un enorme corpus di testo, BERT può essere adattato per attività specifiche attraverso un processo chiamato fine-tuning. Ciò comporta un ulteriore addestramento del modello su un dataset più piccolo e specifico per l'attività, rendendolo uno strumento estremamente versatile per sviluppatori e ricercatori. Molti modelli BERT pre-addestrati sono accessibili tramite piattaforme come Hugging Face.

Applicazioni nel mondo reale

La capacità di BERT di comprendere le sfumature del linguaggio ha portato a miglioramenti significativi in varie applicazioni di Intelligenza Artificiale (IA) nel mondo reale:

• Motori di ricerca: Google Search ha notoriamente integrato BERT per comprendere meglio le query degli utenti, specialmente quelle conversazionali o complesse, ottenendo risultati di ricerca più pertinenti. Ad esempio, BERT aiuta a comprendere l'intento dietro ricerche come "puoi prendere medicine per qualcuno farmacia" capendo l'importanza di preposizioni come "per" e "a".
• Chatbot e assistenti virtuali: BERT migliora la capacità dei chatbot e degli assistenti virtuali di comprendere le richieste degli utenti in modo più accurato, mantenere il contesto nelle conversazioni e fornire risposte più utili nel servizio clienti, nei sistemi di prenotazione e nel recupero di informazioni.
• Analisi del sentiment: 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 di testi e risposta a domande: BERT può essere messo a punto per creare sistemi che riassumono automaticamente documenti lunghi o rispondono a domande basate su un dato passaggio di testo. Questo viene valutato su dataset come lo Stanford Question Answering Dataset (SQuAD).

Bert vs. Altri modelli

È importante distinguere BERT da altri modelli di IA:

• vs. GPT: Sebbene entrambi siano LLM basati su Transformer, BERT è un modello solo encoder progettato per comprendere il contesto da entrambe le direzioni. Questo lo rende eccellente in attività analitiche come l'analisi del sentiment, il riconoscimento di entità nominate (NER) e la classificazione del testo. Al contrario, i modelli GPT sono focalizzati sul decoder e leggono il testo in una direzione (da sinistra a destra), rendendoli ottimizzati per la generazione di testo nuovo e coerente.
• vs. Modelli di Computer Vision: BERT elabora e comprende il testo, che è fondamentalmente diverso dai modelli di Computer Vision (CV) come Ultralytics YOLO. I modelli di vision come YOLO11 analizzano i pixel in immagini e video per eseguire attività come il rilevamento di oggetti o la segmentazione di istanze. Mentre BERT interpreta il linguaggio, l'architettura Transformer che ha reso popolare ha ispirato progressi nella CV, portando a modelli come il Vision Transformer (ViT) utilizzato in modelli come RT-DETR.

Piattaforme come Ultralytics HUB facilitano l'addestramento e la distribuzione di vari modelli di IA, compresi quelli costruiti sui principi di Transformer. Lo sviluppo di BERT e modelli simili spesso coinvolge framework standard di machine learning come PyTorch e TensorFlow.