Mikä on BERTin luonnollisen kielen käsittelymalli ja miten se eroaa GPT: stä?

AI-työkaluista, kuten ChatGPT: stä, on tullut uskomattoman suosittuja niiden julkaisun jälkeen. Tällaiset työkalut ylittävät luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) rajoja, mikä helpottaa tekoälyn keskustelemista ja kielen käsittelyä aivan kuten todellinen ihminen.

Kuten ehkä tiedät, ChatGPT luottaa Generative Pre-trained Transformer -malliin (GPT). Se ei kuitenkaan ole ainoa esikoulutettu malli.

Vuonna 2018 Googlen insinöörit kehittivät BERT: n (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), valmiiksi koulutetun syvän oppimismallin, joka on suunniteltu ymmärtää lauseen sanojen kontekstin, jolloin se voi suorittaa tehtäviä, kuten tunteiden analysointia, kysymyksiin vastaamista ja nimettyjen entiteettien tunnistamista korkealla tarkkuus.

Mikä on BERT?

BERT on syväoppimismalli, jonka on kehittänyt Google AI Research joka käyttää ohjaamatonta oppimista ymmärtääkseen luonnollisen kielen kyselyitä paremmin. Malli käyttää muuntaja-arkkitehtuuria oppiakseen tekstidatan kaksisuuntaisia ​​esityksiä, mikä mahdollistaa sen, että se ymmärtää paremmin lauseen tai kappaleen sanojen kontekstin.

Tämä helpottaa koneiden tulkitsemista ihmisten kielen sellaiseksi kuin jokapäiväisessä elämässä puhutaan. On tärkeää mainita, että tietokoneilla on historiallisesti ollut vaikeaa käsitellä kieltä, erityisesti kontekstin ymmärtämistä.

Toisin kuin muut kielenkäsittelymallit, BERT on koulutettu suorittamaan yli 11 yleistä NLP-tehtävää, joten se on erittäin suosittu valinta koneoppimispiireissä.

Verrattuna muihin suosittuihin muuntajamalleihin, kuten GPT-3, BERT: llä on selvä etu: se on kaksisuuntainen ja pystyy sellaisenaan arvioimaan kontekstia vasemmalta oikealle ja oikealta vasemmalle. GPT-3.5 ja GPT-4 ottavat huomioon vain kontekstin vasemmalta oikealle, kun taas BERT palvelee molempia.

Kielimallit, kuten GPT, käyttävät yksisuuntaista kontekstia mallin kouluttamiseen, mikä mahdollistaa ChatGPT suorittaa useita tehtäviä. Yksinkertaisesti sanottuna nämä mallit analysoivat tekstinsyötön kontekstia vasemmalta oikealle tai joissakin tapauksissa oikealta vasemmalle. Tällä yksisuuntaisella lähestymistavalla on kuitenkin rajoituksia tekstin ymmärtämisessä, mikä aiheuttaa epätarkkuuksia luoduissa tulosteissa.

Pohjimmiltaan tämä tarkoittaa, että BERT analysoi lauseen koko kontekstin ennen vastauksen antamista. On kuitenkin aiheellista mainita, että GPT-3 opetettiin huomattavasti suuremmalla tekstikorpuksella (45 Tt) verrattuna BERTiin (3 Tt).

BERT on naamioitu kielen malli

Tärkeä asia on tietää, että BERT luottaa peittämiseen ymmärtääkseen lauseen kontekstin. Käsitellessään lausetta se poistaa osia siitä ja luottaa malliin ennakoidakseen ja täydentääkseen aukkoja.

Tämän ansiosta se voi "ennustaa" kontekstin olennaisesti. Lauseissa, joissa yhdellä sanalla voi olla kaksi eri merkitystä, tämä antaa naamioiduille kielimalleille selkeän edun.

Miten BERT toimii?

BERT koulutettiin yli 3,3 miljardin sanan tietojoukon (jopa 2,5 miljardin sanan Wikipedian perusteella) ja Googlen BooksCorpusin 800 miljoonan sanan tietojoukon perusteella.

BERTin ainutlaatuinen kaksisuuntainen konteksti mahdollistaa tekstin samanaikaisen käsittelyn vasemmalta oikealle ja päinvastoin. Tämä innovaatio parantaa mallin ymmärrystä ihmisten kielestä, jolloin se pystyy ymmärtämään monimutkaisia ​​suhteita sanojen ja niiden kontekstin välillä.

Kaksisuuntaisuuselementti on asettanut BERT: n vallankumoukselliseksi muuntajamalliksi, joka on tuonut merkittäviä parannuksia NLP-tehtäviin. Vielä tärkeämpää on, että se auttaa myös hahmottamaan käytettävien työkalujen kyvykkyyden tekoäly (AI) käsittelemään kieltä.

BERT: n tehokkuus ei johdu pelkästään sen kaksisuuntaisuudesta vaan myös siitä, miten se oli esikoulutettu. BERT: n esikoulutusvaihe sisälsi kaksi olennaista vaihetta, jotka ovat masked language model (MLM) ja seuraavan lauseen ennustaminen (NSP).

Vaikka useimmat esikoulutusmenetelmät peittävät yksittäiset sekvenssielementit, BERT käyttää MLM: ää peittääkseen satunnaisesti prosenttiosuuden lauseessa olevista syötetunnisteista harjoituksen aikana. Tämä lähestymistapa pakottaa mallin ennustamaan puuttuvat sanat ottaen huomioon kontekstin peitetyn sanan molemmilta puolilta – tästä syystä kaksisuuntaisuus.

Sitten NSP: n aikana BERT oppii ennustamaan, seuraako lause X aidosti lausetta Y. Tämä ominaisuus kouluttaa mallin ymmärtämään lausesuhteita ja kokonaiskontekstia, mikä puolestaan ​​edistää mallin tehokkuutta.

BERT: n hienosäätö

Esikoulutuksen jälkeen BERT siirtyi hienosäätövaiheeseen, jossa mallia mukautettiin erilaisiin NLP-tehtäviin, mukaan lukien tunneanalyysi, nimettyjen entiteettien tunnistus ja kysymysvastausjärjestelmät. Hienosäätöön kuuluu valvottu oppiminen, jossa hyödynnetään merkittyjä tietojoukkoja mallin suorituskyvyn parantamiseksi tietyissä tehtävissä.

BERTin koulutuslähestymistapaa pidetään "universaalina", koska se mahdollistaa saman malliarkkitehtuurin käsittelemisen erilaisissa tehtävissä ilman laajoja muutoksia. Tämä monipuolisuus on jälleen yksi syy BERT: n suosioon NLP-harrastajien keskuudessa.

Esimerkiksi Google käyttää BERT: tä hakukyselyiden ennustamiseen ja puuttuvien sanojen liittämiseen, erityisesti kontekstin suhteen.

Mihin BERTiä käytetään yleisesti?

Vaikka Google käyttää BERTiä hakukoneessaan, sillä on useita muita sovelluksia:

Tunneanalyysi

Tunneanalyysi on NLP: n ydinsovellus, joka käsittelee tekstidatan luokittelua niihin sisältyvien tunteiden ja mielipiteiden perusteella. Tämä on ratkaisevan tärkeää monilla aloilla asiakastyytyväisyyden seurannasta osakemarkkinoiden trendien ennustamiseen.

BERT loistaa tällä alalla, sillä se vangitsee tekstisyötteen emotionaalisen olemuksen ja ennustaa tarkasti sanojen takana olevan tunteen.

Tekstin yhteenveto

Kaksisuuntaisen luonteensa ja huomiomekanisminsa ansiosta BERT voi tarttua jokaiseen tekstikontekstin hivenen menettämättä olennaista tietoa. Tuloksena on laadukkaat, johdonmukaiset yhteenvedot, jotka kuvastavat tarkasti syöteasiakirjojen merkittävää sisältöä.

Nimetty entiteetin tunnistus

Nimettyjen entiteettien tunnistus (NER) on toinen tärkeä osa NLP: tä, jonka tarkoituksena on tunnistaa ja luokitella entiteetit, kuten nimet, organisaatiot ja sijainnit tekstitiedoissa.

BERT on todella muuttava NER-tilassa, pääasiassa sen kyvyn vuoksi tunnistaa ja luokitella monimutkaisia ​​kokonaisuuksia – vaikka ne esitetään monimutkaisissa tekstirakenteissa.

Kysymys-vastausjärjestelmät

BERTin kontekstuaalinen ymmärrys ja maadoitus kaksisuuntaisissa koodereissa tekevät siitä taitavan poimia tarkkoja vastauksia suurista tietojoukoista.

Se voi tehokkaasti määrittää kysymyksen kontekstin ja löytää tekstistä sopivimman vastauksen data, ominaisuus, joka voidaan valjastaa edistyneille chatboteille, hakukoneille ja jopa virtuaalisille avustajia.

Konekäännös BERT: n kautta

Konekäännös on olennainen NLP-tehtävä, jota BERT on parantanut. Muuntaja-arkkitehtuuri ja kontekstin kaksisuuntainen ymmärtäminen auttavat murtamaan esteitä kääntämisessä kielestä toiseen.

Vaikka BERT: n monikieliset muunnelmat (mBERT) keskittyvät ensisijaisesti englannin kieleen, niitä voidaan soveltaa koneeseen käännösongelmia useilla kielillä, mikä avaa ovia osallistavammille alustoille ja viestintään välineitä.

Tekoäly ja koneoppiminen lyövät edelleen uusia rajoja

Ei ole epäilystäkään siitä, että BERT: n kaltaiset mallit muuttavat peliä ja avaavat uusia tutkimusmahdollisuuksia. Mutta mikä tärkeintä, tällaiset työkalut voidaan helposti integroida olemassa oleviin työnkulkuihin.