A GPT nem az egyetlen nyelvfeldolgozási modell a városban.
Az olyan mesterséges intelligencia eszközök, mint a ChatGPT, megjelenésük óta hihetetlenül népszerűvé váltak. Az ilyen eszközök kitágítják a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) határait, megkönnyítve a mesterséges intelligencia számára a beszélgetések lefolytatását és a nyelv feldolgozását, mint egy tényleges ember.
Amint azt Ön is tudja, a ChatGPT a Generatív Pre-trained Transformer modellre (GPT) támaszkodik. Azonban nem ez az egyetlen előre kiképzett modell.
2018-ban a Google mérnökei kifejlesztették a BERT-et (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), egy előre kiképzett, mély tanulási modellt, amelyet arra terveztek, hogy megértse a mondatban lévő szavak kontextusát, lehetővé téve olyan feladatok elvégzését, mint a hangulatelemzés, a kérdések megválaszolása és a megnevezett entitás felismerés pontosság.
Mi az a BERT?
A BERT egy mély tanulási modell, amelyet az Google AI kutatás amely felügyelet nélküli tanulást használ a természetes nyelvi lekérdezések jobb megértéséhez. A modell transzformátor architektúrát használ a szöveges adatok kétirányú megjelenítésének megtanulására, amely lehetővé teszi a szavak kontextusának jobb megértését egy mondaton vagy bekezdésen belül.
Ez megkönnyíti a gépek számára, hogy a mindennapi életben beszélt emberi nyelvet értelmezzék. Fontos megemlíteni, hogy a számítógépek történelmileg nehezen tudják feldolgozni a nyelvet, különösen a szövegkörnyezet megértését.
Más nyelvi feldolgozási modellekkel ellentétben a BERT több mint 11 általános NLP-feladat elvégzésére van kiképezve, így rendkívül népszerű választás a gépi tanulási körökben.
Más népszerű transzformátormodellekkel, például a GPT-3-mal összehasonlítva a BERT-nek van egy határozott előnye: kétirányú, és mint ilyen, képes balról jobbra és jobbról balra értékelni a kontextust. A GPT-3.5 és a GPT-4 csak a balról jobbra haladó kontextust veszi figyelembe, míg a BERT mindkettőt kielégíti.
Az olyan nyelvi modellek, mint a GPT, egyirányú kontextust használnak a modell betanításához, lehetővé téve ChatGPT több feladat elvégzéséhez. Egyszerűen fogalmazva, ezek a modellek balról jobbra, vagy egyes esetekben jobbról balra elemezték a szövegbevitel kontextusát. Ennek az egyirányú megközelítésnek azonban vannak korlátai a szövegértés terén, ami pontatlanságokat okoz a generált kimenetekben.
Ez lényegében azt jelenti, hogy a BERT a válaszadás előtt elemzi a mondat teljes kontextusát. Érdemes azonban megemlíteni, hogy a GPT-3 a BERT-hez (3 TB) képest lényegesen nagyobb szövegkorpuszon (45 TB) készült.
A BERT maszkos nyelvi modell
Fontos tudnivaló, hogy a BERT a maszkolásra támaszkodik a mondat kontextusának megértéséhez. Egy mondat feldolgozása során eltávolítja annak részeit, és a modellre támaszkodik a hiányosságok előrejelzésében és kiegészítésében.
Ez lényegében lehetővé teszi a kontextus "előrejelzését". Azokban a mondatokban, ahol egy szónak két különböző jelentése lehet, ez határozott előnyt jelent a maszkos nyelvi modelleknek.
Hogyan működik a BERT?
A BERT-et több mint 3,3 milliárd szóból álló adathalmazra képezték ki (legfeljebb 2,5 milliárd szó a Wikipédiára támaszkodva), a Google BooksCorpus-ára pedig 800 millió szót.
A BERT egyedülálló kétirányú környezete lehetővé teszi a szöveg egyidejű feldolgozását balról jobbra és fordítva. Ez az újítás javítja a modell emberi nyelv megértését, lehetővé téve a szavak és kontextusuk közötti összetett kapcsolatok megértését.
A kétirányú elem a BERT-et forradalmi transzformátormodellként pozicionálta, és jelentős javulást eredményez az NLP-feladatokban. Ennél is fontosabb, hogy segít felvázolni a használt eszközök puszta képességeit mesterséges intelligencia (AI) feldolgozni a nyelvet.
A BERT hatékonysága nem csak a kétirányúságának köszönhető, hanem az előképzettségnek is. A BERT előképzési szakasza két alapvető lépésből állt, nevezetesen a maszkolt nyelvi modellt (MLM) és a következő mondat előrejelzését (NSP).
Míg a legtöbb előképzési módszer az egyes szekvenciaelemeket takarja el, a BERT az MLM-et használja a bemeneti jogkivonatok egy százalékos véletlenszerű elfedésére egy mondatban a képzés során. Ez a megközelítés arra kényszeríti a modellt, hogy előre jelezze a hiányzó szavakat, figyelembe véve a kontextust a maszkolt szó mindkét oldaláról – ebből ered a kétirányúság.
Ezután az NSP során a BERT megtanulja megjósolni, hogy az X mondat valóban követi-e az Y mondatot. Ez a képesség arra tanítja a modellt, hogy megértse a mondatkapcsolatokat és az általános kontextust, ami viszont hozzájárul a modell hatékonyságához.
A BERT finomhangolása
Az előképzést követően a BERT áttért a finomhangolási fázisba, ahol a modellt különféle NLP-feladatokhoz adaptálták, beleértve a hangulatelemzést, az elnevezett entitás felismerést és a kérdés-megválaszoló rendszereket. A finomhangolás magában foglalja a felügyelt tanulást, a címkézett adatkészletek kihasználását a modell teljesítményének javítása érdekében bizonyos feladatokhoz.
A BERT képzési megközelítése „univerzálisnak” tekinthető, mivel lehetővé teszi ugyanazon modellarchitektúra számára, hogy különböző feladatokat kezeljen anélkül, hogy kiterjedt módosításokra lenne szükség. Ez a sokoldalúság egy újabb oka a BERT népszerűségének az NLP-rajongók körében.
A BERT-et például a Google használja a keresési lekérdezések előrejelzésére és a hiányzó szavak beillesztésére, különösen a kontextus tekintetében.
Mire használják általában a BERT-et?
Míg a Google a BERT-et használja keresőjében, számos más alkalmazása is van:
Érzelemelemzés
A hangulatelemzés az NLP egyik alapvető alkalmazása, amely a szöveges adatok osztályozásával foglalkozik a beléjük ágyazott érzelmek és vélemények alapján. Ez számos területen kulcsfontosságú, az ügyfelek elégedettségének nyomon követésétől a tőzsdei trendek előrejelzéséig.
A BERT ezen a területen kiemelkedő, mivel megragadja a szöveges bevitel érzelmi lényegét, és pontosan megjósolja a szavak mögött meghúzódó érzelmeket.
Szöveg Összegzés
Kétirányú természetének és figyelemmechanizmusainak köszönhetően a BERT a szöveges kontextus minden apró részét meg tudja ragadni anélkül, hogy elveszítené a lényeges információkat. Az eredmény jó minőségű, koherens összefoglalók, amelyek pontosan tükrözik a bemeneti dokumentumok jelentős tartalmát.
Elnevezésű entitásfelismerés
A nevesített entitásfelismerés (NER) az NLP másik létfontosságú aspektusa, amelynek célja az entitások, például nevek, szervezetek és helyek azonosítása és kategorizálása a szöveges adatokon belül.
A BERT valóban transzformatív a NER térben, elsősorban azért, mert képes felismerni és osztályozni az összetett entitásmintákat – még akkor is, ha bonyolult szövegstruktúrákban jelennek meg.
Kérdés-megválaszoló rendszerek
A BERT kontextuális megértése és a kétirányú kódolókban való alapozása alkalmassá teszi a nagy adatkészletekből való pontos válaszok kinyerésére.
Hatékonyan meghatározhatja a kérdés kontextusát, és megtalálhatja a legmegfelelőbb választ a szövegben adatok, egy olyan képesség, amely fejlett chatbotokhoz, keresőmotorokhoz, sőt virtuálishoz is használható asszisztensek.
Gépi fordítás a BERT-en keresztül
A gépi fordítás alapvető NLP-feladat, amelyet a BERT továbbfejlesztett. A transzformátor architektúrája és a kontextus kétirányú megértése hozzájárul az egyik nyelvről a másikra történő fordítás akadályainak lebontásához.
Bár elsősorban az angolra összpontosít, a BERT többnyelvű változatai (mBERT) alkalmazhatók a gépekre fordítási problémák számos nyelv esetében, ajtók megnyitása a befogadóbb platformok és kommunikáció felé médiumok.
Az AI és a gépi tanulás továbbra is új határokat feszeget
Nem kétséges, hogy az olyan modellek, mint a BERT, megváltoztatják a játékot, és új kutatási utakat nyitnak meg. De ami még fontosabb, az ilyen eszközök könnyen integrálhatók a meglévő munkafolyamatokba.