BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers：双方向Transformerエンコーダー表現）

Bidirectional Encoder Representations from Transformersの略であるBERTは、Googleが開発した革新的な言語モデルです。2018年の研究論文で発表されたBERTは、左右両方（双方向）から周囲の状況に基づいて単語のコンテキストを理解する最初のモデルであることにより、自然言語処理（NLP）の分野を変革しました。このコンテキストを把握する能力により、BERTは、通常テキストを単一方向に処理していた以前のモデルよりもはるかに効果的に人間の言語のニュアンスを捉えることができます。これは大規模言語モデル（LLM）の一種であり、多くの現代のNLPアプリケーションの基盤技術と見なされています。

BERTの仕組み

BERTの核となるイノベーションは、Transformerアーキテクチャ上に構築された双方向トレーニングアプローチにあります。テキストを順番に読み取る以前のモデルとは異なり、BERTの注意機構により、文全体を一度に考慮できます。この双方向の理解を事前トレーニング中に実現するために、BERTは主に2つの戦略を使用します。

1. マスクされた言語モデル（MLM）: このタスクでは、文中のいくつかの単語がランダムに隠されるか、「マスク」され、モデルの役割は、周囲のマスクされていない単語に基づいて、元のマスクされた単語を予測することです。これにより、モデルは両方向から深い文脈関係を学習します。
2. Next Sentence Prediction (NSP): このモデルは2つの文を与えられ、2番目の文が元のテキストで最初の文の論理的な続きであるかどうかを予測する必要があります。これはBERTが文の関係を理解するのに役立ち、質問応答や段落分析などのタスクに不可欠です。

大規模なテキストコーパスでのこの広範な事前トレーニングの後、BERTはファインチューニングと呼ばれるプロセスを通じて、特定のタスクに適応させることができます。これには、より小さなタスク固有のデータセットでモデルをさらにトレーニングすることが含まれ、開発者や研究者にとって非常に用途の広いツールになります。多くの事前トレーニング済みBERTモデルは、Hugging Faceなどのプラットフォームを通じてアクセスできます。

実際のアプリケーション

BERTの言語のニュアンスを理解する能力は、さまざまな現実世界の人工知能（AI）アプリケーションに大きな改善をもたらしました。

• 検索エンジン: Google検索は、ユーザーのクエリ、特に対話形式または複雑なクエリをより良く理解するためにBERTを組み込み、より関連性の高い検索結果につながりました。たとえば、BERTは、「薬局で誰かのために薬を手に入れることができますか」のような検索の背後にある意図を、「for」や「to」のような前置詞の重要性を理解することで把握するのに役立ちます。
• チャットボットとバーチャルアシスタント: BERTは、チャットボットとバーチャルアシスタントがユーザーのリクエストをより正確に理解し、会話のコンテキストを維持し、カスタマーサービス、予約システム、および情報検索においてより役立つ応答を提供する能力を強化します。
• センチメント分析: 企業はBERTベースのモデルを使用して、顧客レビュー、ソーシャルメディアのコメント、およびアンケートの回答を分析し、世論や製品フィードバックをより高い精度で測定します。
• テキスト要約と質問応答: BERTは、長いドキュメントを自動的に要約したり、与えられたテキストに基づいて質問に答えたりするシステムを作成するために、Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)のようなデータセットでベンチマークされることができます。

Bertと他のモデルの比較

BERTを他のAIモデルと区別することが重要です。

• GPTとの比較: どちらもTransformerベースのLLMですが、BERTは双方向からのコンテキストを理解するように設計されたエンコーダー専用のモデルです。これにより、感情分析、固有表現認識（NER）、テキスト分類のような分析タスクに優れています。対照的に、GPTモデルはデコーダーに重点を置いており、テキストを片方向（左から右）に読み取るため、新しい一貫性のあるテキストを生成するために最適化されています。
• BERTとコンピュータビジョンモデルの比較: BERTはテキストを処理して理解しますが、これはコンピュータビジョン（CV）モデル（Ultralytics YOLOなど）とは根本的に異なります。YOLO11のようなビジョンモデルは、画像や動画内のピクセルを分析して、物体検出やインスタンスセグメンテーションなどのタスクを実行します。BERTが言語を解釈する一方で、BERTで普及したTransformerアーキテクチャはCVの進歩に影響を与え、RT-DETRのようなモデルで使用されているVision Transformer (ViT)のようなモデルが登場しました。

Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、Transformerの原則に基づいて構築されたものを含む、さまざまなAIモデルのトレーニングとデプロイを容易にします。BERTや同様のモデルの開発には、PyTorchやTensorFlowのような標準的な機械学習フレームワークがよく使用されます。