BERT (Transformers'dan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri)

BERT (Transformatörlerden İki Yönlü Kodlayıcı Temsilleri), makinelerin insan dilinin nüanslarını daha iyi anlamasına yardımcı olmak Google araştırmacıları tarafından tasarlanan çığır açan bir derin öğrenme mimarisidir. 2018 yılında tanıtılan BERT, iki yönlü bir eğitim yöntemi sunarak Doğal Dil İşleme (NLP) alanında devrim yarattı. Metni soldan sağa veya sağdan sola sırayla okuyan önceki modellerin aksine, BERT bir kelimenin bağlamını, hem öncesinde hem de sonrasında gelen kelimeleri aynı anda inceleyerek analiz eder. Bu yaklaşım, modelin ince anlamları, deyimleri ve eşanlamlıları (birden fazla anlamı olan kelimeler) öncekilerden çok daha etkili bir şekilde kavramasını sağlar.

BERT Nasıl Çalışır?

BERT, temel olarak Transformer mimarisine, özellikle de kodlayıcı mekanizmasına dayanır. "Çift yönlü" yapı, Masked Language Modeling (MLM) adlı bir eğitim tekniği ile elde edilir. Ön eğitim sırasında, bir cümledeki kelimelerin yaklaşık %15'i rastgele maskelenir (gizlenir) ve model, eksik kelimeleri çevreleyen bağlama göre tahmin etmeye çalışır. Bu, modeli derin çift yönlü temsilleri öğrenmeye zorlar.

Ek olarak, BERT cümleler arasındaki ilişkiyi anlamak için Sonraki Cümle Tahmini (NSP) kullanır. Bu görevde, modele cümle çiftleri verilir ve ikinci cümlenin mantıksal olarak birinci cümleyi takip edip etmediğini belirlemesi gerekir. Bu yetenek, soru cevaplama ve metin özetleme gibi söylemi anlamayı gerektiren görevler için çok önemlidir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

BERT'in çok yönlülüğü, onu birçok modern yapay zeka sisteminde standart bir bileşen haline getirmiştir. İşte iki somut uygulama örneği: :

1. Arama Motoru Optimizasyonu: Google , karmaşık sorguları daha iyi yorumlamak için BERT'i arama algoritmalarına Google . Örneğin, "2019 brezilya abd'ye seyahat edenler vizeye ihtiyaç duyar" sorgusunda, "to" kelimesi çok önemlidir. Geleneksel modeller genellikle "to" kelimesini durdurma kelimesi (filtrelenen yaygın kelimeler) olarak ele alır ve yönsel ilişkiyi gözden kaçırır. BERT, kullanıcının Brezilyalı bir ABD gezgini olduğunu ve bunun tersi olmadığını anlar ve son derece alakalı arama sonuçları sunar.
2. Müşteri Geri Bildirimlerinde Duygu Analizi: Şirketler, binlerce müşteri yorumunu veya destek biletini otomatik olarak analiz etmek için BERT'i kullanıyor. BERT bağlamı anladığı için, "Bu elektrikli süpürge berbat" (olumsuz duygu) ile "Bu elektrikli süpürge tüm kiri emiyor" (olumlu duygu) arasında ayrım yapabiliyor. Bu kesin duygu analizi, işletmelerin destek sorunlarını sınıflandırmasına ve track sağlığını doğru bir şekilde track yardımcı oluyor.

İlgili Kavramlarla Karşılaştırma

BERT'in kendine özgü nişini anlamak için onu diğer öne çıkan mimarilerden ayırmak faydalıdır.

• BERT ve GPT (Generative Pre-trained Transformer): Her ikisi de Transformer mimarisini kullanmasına rağmen, amaçları farklıdır. BERT, Encoder yığını kullanır ve anlama ve ayırt etme görevleri (ör. sınıflandırma, varlık çıkarma) için optimize edilmiştir. Buna karşılık, GPT Decoder yığını kullanır ve metin üretimi, bir dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin ederek deneme veya kod yazmak için tasarlanmıştır.
• BERT ve YOLO26: Bu modeller farklı alanlarda çalışır. BERT, dilbilimsel görevler için sıralı metin verilerini işler. YOLO26, gerçek zamanlı nesne algılama için piksel ızgaralarını işleyen son teknoloji bir görme modelidir. Ancak, modern multimodal sistemler genellikle bunları birleştirir; örneğin, bir YOLO bir görüntüdeki detect ve BERT tabanlı bir model daha sonra bunların ilişkileri hakkındaki soruları yanıtlayabilir.

Uygulama Örneği: Tokenleştirme

BERT'i kullanmak için, ham metin sayısal simgelere dönüştürülmelidir. Model, kelimeleri parçalamak için belirli bir kelime dağarcığı (WordPiece gibi) kullanır. BERT bir metin modeli olsa da, benzer ön işleme kavramları, görüntülerin parçalara ayrıldığı bilgisayar görüşünde de geçerlidir.

Aşağıdaki Python , transformers BERT işleme için bir cümleyi tokenize etmek için kütüphane. Ultralytics görme üzerine Ultralytics , tokenizasyonu anlamak BERT için çok önemlidir. çok modlu yapay zeka iş akışları.

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']}")

AI Alanındaki Önemi

BERT'in tanıtımı, NLP için "ImageNet "nı işaret etti ve transfer öğreniminin(bir modeli büyük bir veri seti üzerinde önceden eğitmek ve ardından belirli bir görev için ince ayar yapmak) metinler için oldukça etkili olduğunu kanıtladı. Bu, her yeni sorun için göreve özel mimarilere ve büyük etiketli veri setlerine olan ihtiyacı azalttı.

Günümüzde, RoBERTa ve DistilBERT gibi BERT varyasyonları, kenar AI uygulamalarında verimliliği artırmaya devam ediyor. Kapsamlı AI çözümleri oluşturmak isteyen geliştiriciler, genellikle bu dil modellerini Ultralytics bulunan görme araçlarıyla entegre ederek, dünyayı hem görebilen hem de anlayabilen sistemler oluşturuyor. .