Sözlük

BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri)

Google'ın devrim niteliğindeki NLP modeli BERT'i keşfedin. Çift yönlü bağlam anlayışının arama ve sohbet robotları gibi yapay zeka görevlerini nasıl dönüştürdüğünü öğrenin.

Açılımı Bidirectional Encoder Representations from Transformers olan BERT, Google tarafından geliştirilen devrim niteliğinde bir dil modelidir. 2018 tarihli bir araştırma makalesinde tanıtılan BERT, bir kelimenin bağlamını hem soldan hem de sağdan (çift yönlü olarak) çevresine göre anlayan ilk model olarak Doğal Dil İşleme (NLP ) alanını dönüştürmüştür. Bu bağlamı kavrama yeteneği, BERT'in insan dilinin nüanslarını, metni genellikle tek bir yönde işleyen önceki modellerden çok daha etkili bir şekilde yakalamasını sağlar. Bir tür Büyük Dil Modelidir (LLM) ve birçok modern NLP uygulaması için temel bir teknoloji olarak kabul edilir.

Bert Nasıl Çalışır?

BERT'in temel yeniliği, Transformer mimarisi üzerine inşa edilen çift yönlü eğitim yaklaşımında yatmaktadır. Metni sırayla okuyan önceki modellerin aksine, BERT'in dikkat mekanizması tüm cümleyi bir kerede değerlendirmesine olanak tanır. Ön eğitim sırasında bu çift yönlü anlayışa ulaşmak için BERT iki ana strateji kullanır:

  1. Maskelenmiş Dil Modeli (MLM): Bu görevde, bir cümledeki bazı kelimeler rastgele gizlenir veya "maskelenir" ve modelin görevi, çevredeki maskelenmemiş kelimelere dayanarak orijinal maskelenmiş kelimeleri tahmin etmektir. Bu, modeli her iki yönden de derin bağlamsal ilişkileri öğrenmeye zorlar.
  2. Sonraki Cümle Tahmini (NSP): Modele iki cümle verilir ve ikinci cümlenin orijinal metindeki ilk cümleyi mantıksal olarak takip eden cümle olup olmadığını tahmin etmesi gerekir. Bu, BERT'in soru yanıtlama ve paragraf analizi gibi görevler için çok önemli olan cümle ilişkilerini anlamasına yardımcı olur.

Büyük bir metin külliyatı üzerinde yapılan bu kapsamlı ön eğitimden sonra BERT, ince ayar adı verilen bir süreçle belirli görevler için uyarlanabilir. Bu, modelin daha küçük, göreve özgü bir veri kümesi üzerinde daha fazla eğitilmesini içerir ve bu da onu geliştiriciler ve araştırmacılar için çok yönlü bir araç haline getirir. Önceden eğitilmiş birçok BERT modeline Hugging Face gibi platformlar aracılığıyla erişilebilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

BERT'in dil nüanslarını anlama yeteneği, çeşitli gerçek dünya Yapay Zeka (AI) uygulamalarında önemli gelişmelere yol açmıştır:

  • Arama Motorları: Google Arama, kullanıcı sorgularını, özellikle de konuşmaya dayalı veya karmaşık olanları daha iyi anlamak ve daha alakalı arama sonuçları elde etmek için BERT'i kullanmasıyla ünlüdür. Örneğin BERT, "for" ve "to" gibi edatların önemini anlayarak "can you get medicine for someone pharmacy" gibi aramaların arkasındaki amacı kavramaya yardımcı olur.
  • Sohbet Robotları ve Sanal Asistanlar: BERT, sohbet robotlarının ve sanal asistanların kullanıcı isteklerini daha doğru anlama, konuşmalarda bağlamı koruma ve müşteri hizmetleri, rezervasyon sistemleri ve bilgi erişiminde daha yararlı yanıtlar verme becerisini geliştirir.
  • Duygu Analizi: İşletmeler, kamuoyu görüşünü ve ürün geri bildirimlerini daha yüksek doğrulukla ölçmek için müşteri yorumlarını, sosyal medya yorumlarını ve anket yanıtlarını analiz etmek için BERT tabanlı modelleri kullanır.
  • Metin Özetleme ve Soru Cevaplama: BERT, uzun belgeleri otomatik olarak özetleyen veya belirli bir metin pasajına dayalı soruları yanıtlayan sistemler oluşturmak için ince ayar yapılabilir. Bu, Stanford Soru Cevaplama Veri Kümesi (SQuAD) gibi veri kümeleri üzerinde kıyaslanmıştır.

Bert ve Diğer Modeller

BERT'i diğer yapay zeka modellerinden ayırmak önemlidir:

Ultralytics HUB gibi platformlar, Transformer ilkeleri üzerine inşa edilenler de dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka modellerinin eğitimini ve dağıtımını kolaylaştırır. BERT ve benzeri modellerin geliştirilmesi genellikle PyTorch ve TensorFlow gibi standart makine öğrenimi çerçevelerini içerir.

Ultralytics topluluğuna katılın

Yapay zekanın geleceğine katılın. Küresel yenilikçilerle bağlantı kurun, işbirliği yapın ve büyüyün

Şimdi katılın
Panoya kopyalanan bağlantı