BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — двунаправленные кодирующие представления на основе трансформеров

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это революционная языковая модель, разработанная Google. Представленная в исследовательской работе в 2018 году, BERT преобразовала область обработки естественного языка (NLP), став первой моделью, которая понимает контекст слова, основываясь на его окружении как слева, так и справа (двунаправленно). Эта способность понимать контекст позволяет BERT гораздо эффективнее улавливать нюансы человеческого языка, чем предыдущие модели, которые обычно обрабатывали текст в одном направлении. Это тип большой языковой модели (LLM), и она считается основополагающей технологией для многих современных приложений NLP.

Как работает BERT

Основное новшество BERT заключается в его двунаправленном подходе к обучению, который основан на архитектуре Transformer. В отличие от более ранних моделей, которые читали текст последовательно, механизм внимания BERT позволяет ему рассматривать все предложение целиком. Для достижения этого двунаправленного понимания во время предварительного обучения BERT использует две основные стратегии:

1. Маскированная языковая модель (MLM): В этой задаче некоторые слова в предложении случайным образом скрываются или "маскируются", и задача модели состоит в том, чтобы предсказать исходные замаскированные слова на основе окружающих немаскированных слов. Это заставляет модель изучать глубокие контекстуальные связи с обеих сторон.
2. Предсказание следующего предложения (NSP): Модели даются два предложения, и она должна предсказать, является ли второе предложение логическим продолжением первого в исходном тексте. Это помогает BERT понимать взаимосвязи между предложениями, что имеет решающее значение для таких задач, как ответы на вопросы и анализ абзацев.

После этой обширной предварительной подготовки на огромном корпусе текста BERT можно адаптировать для конкретных задач с помощью процесса, называемого тонкой настройкой. Это включает в себя дальнейшее обучение модели на меньшем, специфичном для конкретной задачи наборе данных, что делает ее очень универсальным инструментом для разработчиков и исследователей. Многие предварительно обученные модели BERT доступны через такие платформы, как Hugging Face.

Применение в реальном мире

Способность BERT понимать языковые нюансы привела к значительным улучшениям в различных реальных приложениях искусственного интеллекта (AI):

• Поисковые системы: Google Search, как известно, внедрила BERT, чтобы лучше понимать запросы пользователей, особенно разговорные или сложные, что привело к более релевантным результатам поиска. Например, BERT помогает понять намерение, стоящее за такими запросами, как «можете ли вы получить лекарство для кого-то в аптеке», понимая важность предлогов, таких как «для» и «в».
• Чат-боты и виртуальные помощники: BERT расширяет возможности чат-ботов и виртуальных помощников более точно понимать запросы пользователей, поддерживать контекст в разговорах и предоставлять более полезные ответы в службах поддержки клиентов, системах бронирования и поиска информации.
• Анализ тональности: Предприятия используют модели на основе BERT для анализа отзывов клиентов, комментариев в социальных сетях и ответов на опросы, чтобы оценить общественное мнение и отзывы о продуктах с более высокой точностью.
• Суммаризация текста и ответы на вопросы: BERT можно точно настроить для создания систем, которые автоматически суммируют длинные документы или отвечают на вопросы на основе заданного отрывка текста. Это оценивается на наборах данных, таких как Стэнфордский набор данных для ответов на вопросы (SQuAD).

BERT в сравнении с другими моделями

Важно отличать BERT от других моделей ИИ:

• vs. GPT: Хотя обе модели являются LLM на основе Transformer, BERT — это модель только с кодировщиком, предназначенная для понимания контекста с обоих направлений. Это делает ее отличной в аналитических задачах, таких как анализ тональности, распознавание именованных сущностей (NER) и классификация текста. В отличие от этого, модели GPT ориентированы на декодер и читают текст в одном направлении (слева направо), что делает их оптимизированными для создания нового связного текста.
• vs. Модели компьютерного зрения: BERT обрабатывает и понимает текст, что принципиально отличается от моделей компьютерного зрения (CV), таких как Ultralytics YOLO. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, анализируют пиксели в изображениях и видео для выполнения таких задач, как обнаружение объектов или сегментация экземпляров. В то время как BERT интерпретирует язык, архитектура Transformer, которую он популяризировал, вдохновила на достижения в CV, что привело к созданию таких моделей, как Vision Transformer (ViT), используемая в моделях, таких как RT-DETR.

Платформы, такие как Ultralytics HUB, облегчают обучение и развертывание различных моделей ИИ, в том числе построенных на принципах Transformer. Разработка BERT и подобных моделей часто включает в себя стандартные фреймворки машинного обучения, такие как PyTorch и TensorFlow.