BERT (двунаправленные кодирующие представления из трансформаторов)

Как работает Берт

Основная инновация BERT заключается в двунаправленном подходе к обучению, построенном на базе архитектуры Transformer. В отличие от предыдущих моделей, которые читали текст последовательно, механизм внимания BERT позволяет ему рассматривать все предложение сразу. Для достижения такого двунаправленного понимания в процессе предварительного обучения BERT использует две основные стратегии:

1. Модель языка с маской (MLM): В этой задаче некоторые слова в предложении случайным образом скрываются, или "маскируются", и задача модели - предсказать исходные маскированные слова на основе окружающих их не маскированных слов. Это заставляет модель изучать глубокие контекстуальные связи в обоих направлениях.
2. Предсказание следующего предложения (NSP): модели дается два предложения, и она должна предсказать, является ли второе предложение тем, которое логически следует за первым в оригинальном тексте. Это помогает BERT понять взаимосвязь предложений, что очень важно для таких задач, как ответы на вопросы и анализ абзацев.

После такого обширного предварительного обучения на огромном корпусе текстов BERT может быть адаптирована для решения конкретных задач с помощью процесса, называемого тонкой настройкой. Это предполагает дальнейшее обучение модели на меньшем наборе данных, специфичном для конкретной задачи, что делает ее весьма универсальным инструментом для разработчиков и исследователей. Многие предварительно обученные модели BERT доступны на таких платформах, как Hugging Face.

Применение в реальном мире

Способность BERT понимать языковые нюансы позволила значительно улучшить работу различных приложений искусственного интеллекта (ИИ) в реальном мире:

• Поисковые системы: Поисковая система Google, как известно, использует BERT для лучшего понимания запросов пользователей, особенно разговорных или сложных, что позволяет получать более релевантные результаты поиска. Например, BERT помогает понять смысл таких запросов, как "можно ли достать лекарства для аптеки", благодаря пониманию важности таких предлогов, как "для" и "чтобы".
• Чат-боты и виртуальные помощники: BERT повышает способность чат-ботов и виртуальных помощников более точно понимать запросы пользователей, сохранять контекст в разговоре и давать более полезные ответы в системах обслуживания клиентов, бронирования и поиска информации.
• Анализ настроений: Предприятия используют модели на базе BERT для анализа отзывов клиентов, комментариев в социальных сетях и ответов на опросы, чтобы с высокой точностью определять общественное мнение и отзывы о продукции.
• Резюме текста и ответы на вопросы: BERT можно настраивать для создания систем, которые автоматически резюмируют длинные документы или отвечают на вопросы на основе заданного отрывка текста. Это проверяется на таких наборах данных, как Stanford Question Answering Dataset (SQuAD).

Bert по сравнению с другими моделями

Важно отличать BERT от других моделей ИИ:

• по сравнению с GPT: Несмотря на то, что обе модели LLM основаны на трансформаторах, BERT - это модель, предназначенная только для кодирования и понимающая контекст с двух сторон. Благодаря этому она отлично справляется с такими аналитическими задачами, как анализ настроения, распознавание именованных сущностей (NER) и классификация текстов. В отличие от них, модели GPT ориентированы на декодер и читают текст в одном направлении (слева направо), что делает их оптимальными для генерации нового, связного текста.
• В сравнении с моделями 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 на изображениях и видео для выполнения таких задач, как обнаружение объектов или сегментация экземпляров. В то время как BERT интерпретирует язык, архитектура трансформеров, которую он популяризировал, вдохновила прогресс в области КВ, что привело к появлению таких моделей, как Vision Transformer (ViT), используемых в моделях типа RT-DETR.

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