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