BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT, viết tắt của Bidirectional Encoder Representations from Transformers, là một mô hình ngôn ngữ (language model) mang tính cách mạng được phát triển bởi Google. Được giới thiệu trong một bài nghiên cứu (research paper) năm 2018, BERT đã thay đổi lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) bằng cách là mô hình đầu tiên hiểu ngữ cảnh của một từ dựa trên môi trường xung quanh từ cả bên trái và bên phải (hai chiều). Khả năng nắm bắt ngữ cảnh này cho phép BERT nắm bắt các sắc thái của ngôn ngữ loài người hiệu quả hơn nhiều so với các mô hình trước đây, thường xử lý văn bản theo một hướng duy nhất. Nó là một loại Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) và được coi là một công nghệ nền tảng cho nhiều ứng dụng NLP hiện đại.

Cách Bert hoạt động

Đổi mới cốt lõi của BERT nằm ở phương pháp huấn luyện hai chiều (bidirectional training approach), được xây dựng dựa trên kiến trúc Transformer. Không giống như các mô hình trước đây đọc văn bản tuần tự, cơ chế chú ý (attention mechanism) của BERT cho phép nó xem xét toàn bộ câu cùng một lúc. Để đạt được sự hiểu biết hai chiều này trong quá trình tiền huấn luyện (pre-training), BERT sử dụng hai chiến lược chính:

1. Mô hình ngôn ngữ che mặt (MLM): Trong tác vụ này, một số từ trong một câu bị ẩn ngẫu nhiên, hoặc "che mặt", và công việc của mô hình là dự đoán các từ bị che mặt ban đầu dựa trên các từ không bị che mặt xung quanh. Điều này buộc mô hình phải học các mối quan hệ ngữ cảnh sâu sắc từ cả hai hướng.
2. Next Sentence Prediction (NSP) (Dự đoán Câu Tiếp theo): Mô hình được cung cấp hai câu và phải dự đoán xem câu thứ hai có phải là câu theo logic câu đầu tiên trong văn bản gốc hay không. Điều này giúp BERT hiểu các mối quan hệ giữa các câu, điều này rất quan trọng đối với các tác vụ như trả lời câu hỏi và phân tích đoạn văn.

Sau quá trình tiền huấn luyện mở rộng này trên một lượng lớn văn bản, BERT có thể được điều chỉnh cho các tác vụ cụ thể thông qua một quy trình gọi là tinh chỉnh. Điều này bao gồm việc huấn luyện thêm mô hình trên một bộ dữ liệu nhỏ hơn, dành riêng cho tác vụ, khiến nó trở thành một công cụ rất linh hoạt cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu. Nhiều mô hình BERT được huấn luyện trước có thể truy cập thông qua các nền tảng như Hugging Face.

Các Ứng dụng Thực tế

Khả năng hiểu các sắc thái ngôn ngữ của BERT đã dẫn đến những cải tiến đáng kể trong các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) thực tế:

• Search Engines (Công cụ tìm kiếm): Google Search nổi tiếng đã kết hợp BERT để hiểu rõ hơn các truy vấn của người dùng, đặc biệt là các truy vấn mang tính hội thoại hoặc phức tạp, dẫn đến kết quả tìm kiếm phù hợp hơn. Ví dụ: BERT giúp nắm bắt ý định đằng sau các tìm kiếm như "can you get medicine for someone pharmacy" (bạn có thể lấy thuốc cho ai đó ở hiệu thuốc không) bằng cách hiểu tầm quan trọng của các giới từ như "for" (cho) và "to" (ở).
• Chatbot và Trợ lý ảo (Virtual Assistants): BERT tăng cường khả năng của chatbot và trợ lý ảo để hiểu các yêu cầu của người dùng chính xác hơn, duy trì ngữ cảnh trong các cuộc trò chuyện và cung cấp các phản hồi hữu ích hơn trong dịch vụ khách hàng, hệ thống đặt chỗ và truy xuất thông tin.
• Phân Tích Cảm Xúc (Sentiment Analysis): Các doanh nghiệp sử dụng các mô hình dựa trên BERT để phân tích đánh giá của khách hàng, bình luận trên mạng xã hội và phản hồi khảo sát để đánh giá ý kiến công chúng và phản hồi sản phẩm với độ chính xác cao hơn.
• Tóm Tắt Văn Bản và Trả Lời Câu Hỏi (Text Summarization and Question Answering): BERT có thể được tinh chỉnh để tạo ra các hệ thống tự động tóm tắt các tài liệu dài hoặc trả lời các câu hỏi dựa trên một đoạn văn bản nhất định. Điều này được đánh giá trên các tập dữ liệu như Stanford Question Answering Dataset (SQuAD).

Bert so với các mô hình khác

Điều quan trọng là phải phân biệt BERT với các mô hình AI khác:

• so với GPT: Mặc dù cả hai đều là LLM dựa trên Transformer, BERT là một mô hình chỉ có bộ mã hóa (encoder-only) được thiết kế để hiểu ngữ cảnh từ cả hai hướng. Điều này làm cho nó vượt trội trong các tác vụ phân tích như phân tích cảm xúc, Nhận dạng thực thể có tên (NER) và phân loại văn bản. Ngược lại, các mô hình GPT tập trung vào bộ giải mã (decoder-focused) và đọc văn bản theo một hướng (từ trái sang phải), giúp chúng được tối ưu hóa để tạo ra văn bản mới, mạch lạc.
• so với Các mô hình Thị giác máy tính: BERT xử lý và hiểu văn bản, về cơ bản khác với các mô hình Thị giác máy tính (CV) như Ultralytics YOLO. Các mô hình thị giác như YOLO11 phân tích các pixel trong hình ảnh và video để thực hiện các tác vụ như nhận diện đối tượng hoặc phân vùng thể hiện (instance segmentation). Trong khi BERT diễn giải ngôn ngữ, thì kiến trúc Transformer mà nó phổ biến đã truyền cảm hứng cho những tiến bộ trong CV, dẫn đến các mô hình như Vision Transformer (ViT) được sử dụng trong các mô hình như RT-DETR.

Các nền tảng như Ultralytics HUB tạo điều kiện thuận lợi cho việc huấn luyện và triển khai các mô hình AI khác nhau, bao gồm cả những mô hình được xây dựng dựa trên nguyên tắc Transformer. Việc phát triển BERT và các mô hình tương tự thường liên quan đến các framework máy học tiêu chuẩn như PyTorch và TensorFlow.