BERT (Transformers'dan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri)

Transformers'dan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri anlamına gelen BERT, Google tarafından geliştirilen devrim niteliğinde bir dil modelidir. 2018'de yayınlanan bir araştırma makalesiyle 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. Bağlamı kavrama yeteneği, BERT'in insan dilinin nüanslarını, tipik olarak metni tek yönde işleyen önceki modellere göre çok daha etkili bir şekilde yakalamasını sağlar. Bir Büyük Dil Modeli (LLM) türüdür ve birçok modern NLP uygulaması için temel bir teknoloji olarak kabul edilir.

Bert Nasıl Çalışır?

BERT'in temel yeniliği, Transformer mimarisi üzerine inşa edilmiş çift yönlü eğitim yaklaşımında yatmaktadır. Metni sıralı olarak okuyan önceki modellerin aksine, BERT'in dikkat mekanizması tüm cümleyi aynı anda dikkate almasına olanak tanır. Ön eğitim sırasında bu çift yönlü anlayışı elde etmek için BERT iki ana strateji kullanır:

1. Maskelenmiş Dil Modeli (MLM): Bu görevde, bir cümledeki bazı kelimeler rastgele gizlenir veya "maskelenir" ve modelin görevi, çevreleyen maskelenmemiş kelimelere dayanarak orijinal maskelenmiş kelimeleri tahmin etmektir. Bu, modeli her iki yönden de derin bağlamsal ilişkiler öğrenmeye zorlar.
2. Sonraki Cümle Tahmini (NSP): Modele iki cümle verilir ve modelin, ikinci cümlenin orijinal metinde mantıksal olarak ilkini takip edip etmediğini tahmin etmesi gerekir. Bu, BERT'in cümle ilişkilerini anlamasına yardımcı olur ve bu da soru cevaplama ve paragraf analizi gibi görevler için çok önemlidir.

Büyük bir metin külliyatı üzerinde yapılan bu kapsamlı ön eğitimden sonra, BERT, ince ayar adı verilen bir işlemle belirli görevlere uyarlanabilir. Bu, modeli daha küçük, göreve özgü bir veri kümesi üzerinde daha da eğiterek, geliştiriciler ve araştırmacılar için oldukça çok yönlü bir araç haline getirir. Önceden eğitilmiş birçok BERT modeline Hugging Face gibi platformlar aracılığıyla erişilebilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

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

• Arama Motorları: Google Arama, özellikle konuşma tarzı veya karmaşık olanlar olmak üzere kullanıcı sorgularını daha iyi anlamak için BERT'i bünyesine katmıştır ve bu da daha alakalı arama sonuçlarına yol açmıştır. Örneğin, BERT, "bir eczaneden birisi için ilaç alabilir misin" gibi aramalardaki "için" ve "-den" gibi edatların önemini anlayarak niyetin kavranmasına yardımcı olur.
• Sohbet Robotları ve Sanal Asistanlar (Chatbots and Virtual Assistants): BERT, sohbet robotlarının ve sanal asistanların kullanıcı isteklerini daha doğru anlama, konuşmalarda bağlamı koruma ve müşteri hizmetleri, rezervasyon sistemleri ve bilgi erişiminde daha yardımcı yanıtlar verme yeteneğini geliştirir.
• Duygu Analizi (Sentiment Analysis): İşletmeler, kamuoyunu ve ürün geri bildirimlerini daha yüksek bir doğrulukla ölçmek için müşteri incelemelerini, 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 verilen bir metin parçasına dayalı olarak soruları yanıtlayan sistemler oluşturmak için ince ayar yapılabilir. Bu, Stanford Soru Cevaplama Veri Kümesi (SQuAD) gibi veri kümelerinde karşılaştırılır.

Bert ve Diğer Modeller

BERT'i diğer yapay zeka modellerinden ayırmak önemlidir:

• - GPT Karşılaştırması: Her ikisi de Transformer tabanlı LLM'ler olmasına rağmen, BERT her iki yönden de bağlamı anlamak için tasarlanmış yalnızca bir kodlayıcı modelidir. Bu, onu duygu analizi, Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) ve metin sınıflandırması gibi analitik görevlerde başarılı kılar. Buna karşılık, GPT modelleri kod çözücü odaklıdır ve metni tek yönde (soldan sağa) okuyarak yeni, tutarlı metin oluşturmak için optimize edilmiştir.
• - Bilgisayarla Görü Modelleri Karşılaştırması: BERT, metni işler ve anlar; bu, Ultralytics YOLO gibi Bilgisayarla Görü (CV) modellerinden temel olarak farklıdır. YOLO11 gibi görüntü modelleri, nesne tespiti veya örnek segmentasyonu gibi görevleri gerçekleştirmek için resimlerdeki ve videolardaki pikselleri analiz eder. BERT dili yorumlarken, popülerleştirdiği Transformer mimarisi CV'deki gelişmelere ilham vermiş ve Vision Transformer (ViT) gibi modellerin RT-DETR gibi modellerde kullanılmasına yol açmıştır.

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