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

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это революционная архитектура глубокого обучения, разработанная исследователями Google помочь машинам лучше понимать нюансы человеческого языка. Внедренная в 2018 году, BERT произвела революцию в области обработки естественного языка (NLP) , представив двунаправленный метод обучения. В отличие от предыдущих моделей, которые читали текст последовательно слева направо или справа налево, BERT анализирует контекст слова, одновременно рассматривая слова, которые стоят перед ним и после него . Такой подход позволяет модели гораздо эффективнее, чем ее предшественники, улавливать тонкости значения, идиомы и омонимы (слова с несколькими значениями).

Принцип работы BERT

В своей основе BERT опирается на архитектуру Transformer, в частности на механизм кодировщика . «Двунаправленный» характер достигается с помощью метода обучения, называемого Masked Language Modeling (MLM). Во время предварительного обучения примерно 15% слов в предложении случайным образом маскируются (скрываются), и модель пытается предсказать отсутствующие слова на основе окружающего контекста. Это заставляет модель изучать глубокие двунаправленные представления.

Кроме того, BERT использует прогнозирование следующего предложения (NSP) для понимания взаимосвязи между предложениями. В этой задаче модели предоставляются пары предложений, и она должна определить, следует ли второе предложение логически за первым. Эта возможность имеет решающее значение для задач, требующих понимания дискурса, таких как ответы на вопросы и резюмирование текста.

Применение в реальном мире

Универсальность BERT сделала его стандартным компонентом многих современных систем искусственного интеллекта. Вот два конкретных примера его применения:

1. Поисковая оптимизация: Google BERT в свои алгоритмы поиска, чтобы лучше интерпретировать сложные запросы. Например, в запросе «2019 brazil traveler to usa need a visa» (2019 год, путешественник из Бразилии в США, нужна виза) слово «to» (в) имеет решающее значение. Традиционные модели часто рассматривали «в» как стоп-слово (обычные слова, которые отфильтровываются), упуская направленную связь. BERT понимает, что пользователь — это бразилец, путешествующий в США, а не наоборот, и предоставляет высокорелевантные результаты поиска.
2. Анализ настроений в отзывах клиентов: компании используют BERT для автоматического анализа тысяч отзывов клиентов или заявок в службу поддержки. Поскольку BERT понимает контекст, он может различать такие фразы, как «Этот пылесос отстой» (негативный настрой) и «Этот пылесос всасывает всю грязь» (позитивный настрой). Такой точный анализ настроений помогает компаниям сортировать запросы в службу поддержки и точно track репутацию track .

Сравнение со смежными понятиями

Чтобы понять специфику BERT, полезно отличать его от других известных архитектур.

• BERT vs. GPT (Generative Pre-trained Transformer): Хотя оба используют архитектуру Transformer, их цели различаются. BERT использует стек Encoder и оптимизирован для задач понимания и дискриминации (например, классификация, извлечение сущностей). В отличие от этого, GPT использует стек декодера и предназначен для генерации текста, предсказывая следующее слово в последовательности для написания эссе или кода.
• BERT vs. YOLO26: Эти модели работают в разных областях. BERT обрабатывает последовательные текстовые данные для лингвистических задач. YOLO26 — это современная модель машинного зрения, которая обрабатывает пиксельные сетки для обнаружения объектов в реальном времени. Однако современные мультимодальные системы часто сочетают их; например, YOLO может detect на изображении, а модель на основе BERT может затем отвечать на вопросы об их взаимосвязях.

Пример реализации: токенизация

Для использования BERT необработанный текст должен быть преобразован в числовые токены. Модель использует специальный словарь (например, WordPiece) для разбиения слов. Хотя BERT является текстовой моделью, аналогичные концепции предварительной обработки применяются в компьютерном зрении, где изображения разбиваются на фрагменты.

Следующий Python ко Python демонстрирует, как использовать transformers библиотеку для токенизации предложения для обработки BERT. Обратите внимание, что хотя Ultralytics на зрении, понимание токенизации является ключевым для мультимодальный ИИ рабочие процессы.

from transformers import BertTokenizer

# Initialize the tokenizer with the pre-trained 'bert-base-uncased' vocabulary
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# Tokenize a sample sentence relevant to AI
text = "Ultralytics simplifies computer vision."

# Convert text to input IDs (numerical representations)
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# Display the resulting token IDs
print(f"Token IDs: {encoded_input['input_ids']}")

Значение в сфере искусственного интеллекта

Внедрение BERT ознаменовалоImageNet » для NLP, доказав, что перенос обучения— предварительная подготовка модели на огромном наборе данных, а затем ее точная настройка для конкретной задачи — был очень эффективен для текста. Это снизило потребность в специфических для задачи архитектурах и больших наборах данных с метками для каждой новой проблемы.

Сегодня вариации BERT, такие как RoBERTa и DistilBERT, продолжают повышать эффективность передовых приложений искусственного интеллекта. Разработчики, стремящиеся создать комплексные решения в области искусственного интеллекта, часто интегрируют эти языковые модели наряду с инструментами визуализации, доступными на Ultralytics , чтобы создавать системы, которые могут как видеть, так и понимать мир.