BERT (Transformers'dan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri)

Temel makine öğrenimi kavramlarına aşina olan kullanıcılar için, BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri), Türkiye 'de önemli bir dönüm noktasını temsil etmektedir. evrimi Doğal Dil İşleme (NLP). Tarafından geliştirilmiştir Google araştırmacıları 2018'de bu model, paradigmayı metni sıralı olarak (soldan sağa veya sağdan sola) işlemekten tüm dizileri eşzamanlı olarak analiz eder. BERT, çift yönlü bir yaklaşımdan yararlanarak daha derin ve daha kapsamlı bir dil bağlamının incelikli bir şekilde anlaşılması, onu kritik bir Modern yapay zeka uygulamaları için temel model.

BERT'in Mimarisi

BERT, özünde aşağıdaki kodlayıcı mekanizmasını kullanır Transformatör mimarisi. Öncekilerden farklı olarak, ki bunlar genellikle Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler), BERT önemlerini tartmak için kendi dikkatini kullanır. Bir cümledeki farklı kelimeler birbirlerine göre. Bu, modelin karmaşık bağımlılıkları ne olursa olsun yakalamasını sağlar kelimeler arasındaki mesafeyi hesaplar. Bu yeteneklere ulaşmak için, BERT iki farklı yöntem kullanılarak büyük metin derlemleri üzerinde önceden eğitilmiştir yenilikçi denetimsiz stratejiler:

• Maskelenmiş Dil Modellemesi (MLM): Bu süreçte, bir cümledeki rastgele kelimeler gizlenir veya "maskelenir" ve model bu kelimeleri tahmin etmeye çalışır. çevreleyen bağlama dayalı olarak orijinal kelime. Bu, BERT'i çift yönlü ilişkiyi anlamaya zorlar kelimeler arasında.
• Sonraki Cümle Tahmini (NSP): Bu görev, ikinci bir cümlenin mantıksal olarak ilkini takip edip etmediğini tahmin etmek için modeli eğitir. Bu konuda uzmanlaşmak yardımcı olur BERT, aşağıdaki gibi görevler için gerekli olan paragraf yapısını ve tutarlılığını anlar soru cevaplama.

Önceden eğitildikten sonra BERT, aşağıdakiler aracılığıyla belirli aşağı akış görevleri için uyarlanabilir ince ayar, modelin daha fazla eğitildiği bir Performansı optimize etmek için daha küçük, göreve özel veri kümesi.

BERT'in Diğer Modellerle Karşılaştırılması

BERT'i diğer öne çıkan uygulamalardan ayırt etmek önemlidir Yapay zeka modelleri:

• vs. GPT (Generative Pre-trained Transformer): Her ikisi de Transformatör tabanlı olsa da Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), GPT modelleri için optimize edilmiş yalnızca kod çözücü mimarisi kullanır. metin oluşturma. Buna karşılık, BERT bir Mevcut metni anlamak ve sınıflandırmak için tasarlanmış yalnızca kodlayıcı modeli.
• Bilgisayarla Görme Modellerine karşı: BERT metinsel verileri işlerken, aşağıdaki gibi görüntü modelleri YOLO11 gibi görevleri yerine getirmek için pikseller üzerinde çalışır nesne algılama ve örnek segmentasyonu. Bununla birlikte BERT tarafından popülerleştirilen dikkat mekanizması vizyon mimarilerini büyük ölçüde etkilemiş, bu da Vizyon Dönüştürücüsü (ViT).

Gerçek Dünya Uygulamaları

BERT'in bağlamı kavrama yeteneği, çeşitli sektörlerde yaygın olarak benimsenmesine yol açmıştır:

• Geliştirilmiş Arama Motorları: Google Arama entegre BERT karmaşık kullanıcı sorgularını daha iyi yorumlamak için. Örneğin, "yetişkinler için matematik alıştırma kitapları" sorgusunda BERT, motorun özel amacı anlamasına yardımcı olarak sonuçların yetişkin düzeyindeki kaynaklara odaklanmasını sağlar genel ders kitapları.
• Gelişmiş Duygu Analizi: İşletmeler BERT destekli kullanıyor müşteriyi işlemek için duygu analizi geri bildirim. Bu modeller, iğneleme veya çifte olumsuzluk gibi nüansları anlayarak yorumları şu şekilde doğru bir şekilde classify için eyleme geçirilebilir içgörüler sağlayarak olumlu veya olumsuz müşteri deneyimini iyileştirmek.

Bir Transformatör Kodlayıcısının Uygulanması

BERT modelleri tipik olarak önceden eğitilmiş ağırlıklarla yüklenirken, altta yatan mimari Transformatör Kodlayıcı. Aşağıdakiler PyTorch örnek BERT için yapı taşı görevi gören temel bir kodlayıcı katmanının nasıl başlatılacağını gösterir.

import torch
import torch.nn as nn

# Initialize a Transformer Encoder Layer similar to BERT's building blocks
# d_model: number of expected features in the input
# nhead: number of heads in the multiheadattention models
encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8)

# Stack multiple layers to create the full Encoder
transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=6)

# Create a dummy input tensor: (sequence_length, batch_size, feature_dim)
src = torch.rand(10, 32, 512)

# Forward pass through the encoder
output = transformer_encoder(src)

print(f"Input shape: {src.shape}")
print(f"Output shape: {output.shape}")
# Output maintains the same shape, containing context-aware representations