BERT（トランスフォーマーからの双方向エンコーダ表現）

BERTとは、Bidirectional Encoder Representations from Transformersの略で、グーグルが開発した画期的な言語モデルである。2018年の研究論文で紹介されたBERTは、左右両方（双方向）から周囲の状況に基づいて単語の文脈を理解する初めてのモデルであり、自然言語処理（NLP）の分野に変革をもたらした。文脈を把握するこの能力により、BERTは、通常テキストを一方向に処理する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る。これはラージ・ランゲージ・モデル（LLM）の一種であり、多くの現代的な自然言語処理アプリケーションの基盤技術と考えられている。

バートの働き

BERTの中核となる革新性は、Transformerアーキテクチャ上に構築された双方向学習アプローチにある。テキストを逐次的に読み取る以前のモデルとは異なり、BERT の注意メカニズムは、文全体を一度に考慮することを可能にする。事前学習中にこの双方向理解を達成するために、BERT は主に 2 つの戦略を使用する：

1. マスク言語モデル（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、つまり「マスク」され、モデルの仕事は、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ある。このため、モデルは双方向からの深い文脈関係を学習することになる。
2. 次文予測（NSP）：モデルには 2 つの文が与えられ、2 番目の文が原文において最初の文に論理的に続く文であるかどうかを予測する必要がある。これは、BERT が文の関係を理解するのに役立ち、質問回答や段落分析のようなタスクに極めて重要です。

このように膨大なテキスト・コーパスで広範な事前学習を行った後、BERT は微調整と呼ばれるプロセスを通じて特定のタスクに適合させることができる。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訓練することが含まれ、開発者や研究者にとって非常に汎用性の高いツールとなっている。多くの訓練済みBERTモデルは、Hugging Faceのようなプラットフォームを通じてアクセス可能である。

実世界での応用

言語のニュアンスを理解するBERTの能力は、さまざまな実世界の人工知能（AI）アプリケーションの大幅な改善につながった：

• 検索エンジン：グーグル検索は、ユーザーのクエリ、特に会話や複雑なクエリをよりよく理解し、より関連性の高い検索結果を導き出すために、BERTを取り入れたことで有名である。例えば、BERT は、"for "や "to "といった前置詞の重要性を理解することで、"can you get medicine for someone pharmacy "といった検索の背後にある意図を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、ユーザーの要求をより正確に理解し、会話の文脈を維持し、顧客サービス、予約システム、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、カスタマーレビュー、ソーシャルメディアコメント、および調査回答を分析し、世論と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、長い文書を自動的に要約したり、与えられたテキストの一節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微調整することができる。これは、Stanford Question Answering Dataset（SQuAD）などのデータセットでベンチマークされる。

バートと他モデルの比較

BERTを他のAIモデルと区別することは重要である：

• 対GPT：どちらもトランスフォーマベースのLLMですが、BERTはエンコーダのみのモデルで、両方向からコンテキストを理解するように設計されています。そのため、センチメント分析、固有表現認識（NER）、テキスト分類などの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特化しており、テキストを一方向（左から右）に読み取るため、新しい首尾一貫したテキストの生成に最適化されています。
• 対コンピュータビジョンモデル：BERT はテキストを処理し理解しますが、これはUltralytics YOLO のようなコンピュータビジョン（CV）モデルとは根本的に異なります。YOLO11 のような視覚モデルは、画像や動画のピクセルを分析して、物体検出や インスタンス分割のようなタ スクを実行します。BERT が言語を解釈する一方で、BERT が普及させたトランスフォーマ・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ビジョン・トランスフォーマ（ViT）のようなモデルにつながりました。

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、様々なAIモデルの訓練と 展開を容易にする。BERTや同様のモデルの開発には、多くの場合、PyTorchや TensorFlowのような標準的な機械学習フレームワークが使用されます。