GPT — не единственная модель обработки языка в городе.

Инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, стали невероятно популярными с момента их выпуска. Такие инструменты раздвигают границы обработки естественного языка (NLP), облегчая ИИ общение и обработку языка так же, как реальный человек.

Как вы, возможно, знаете, ChatGPT опирается на модель генеративного предварительно обученного преобразователя (GPT). Однако это не единственная предварительно обученная модель.

В 2018 году инженеры Google разработали BERT (представление двунаправленного кодировщика от трансформеров), предварительно обученную модель глубокого обучения, предназначенную для понимать контекст слов в предложении, что позволяет ему выполнять такие задачи, как анализ настроений, ответы на вопросы и распознавание именованных объектов с высокой точность.

Что такое БЕРТ?

BERT — это модель глубокого обучения, разработанная Исследования Google в области искусственного интеллекта который использует неконтролируемое обучение для лучшего понимания запросов на естественном языке. Модель использует архитектуру преобразователя для изучения двунаправленного представления текстовых данных, что позволяет ей лучше понимать контекст слов в предложении или абзаце.

instagram viewer

Это облегчает машинам интерпретацию человеческого языка так, как он говорит в повседневной жизни. Важно отметить, что исторически компьютерам было трудно обрабатывать язык, особенно понимание контекста.

В отличие от других моделей обработки языка, BERT обучен выполнять более 11 распространенных задач NLP, что делает его чрезвычайно популярным выбором в кругах машинного обучения.

По сравнению с другими популярными моделями трансформаторов, такими как GPT-3, BERT имеет явное преимущество: он двунаправленный и, как таковой, способен оценивать контекст слева направо и справа налево. GPT-3.5 и GPT-4 учитывают только контекст слева направо, в то время как BERT обслуживает оба.

Языковые модели, такие как GPT, используют однонаправленный контекст для обучения модели, что позволяет ChatGPT для выполнения нескольких задач. Проще говоря, эти модели анализировали контекст ввода текста слева направо или, в некоторых случаях, справа налево. Однако этот однонаправленный подход имеет ограничения, когда речь идет о понимании текста, что приводит к неточностям в генерируемых выходных данных.

По сути, это означает, что BERT анализирует полный контекст предложения, прежде чем дать ответ. Однако уместно отметить, что GPT-3 был обучен на значительно большем объеме текста (45 ТБ) по сравнению с BERT (3 ТБ).

BERT — это языковая модель в маске

Здесь важно знать, что BERT использует маскировку для понимания контекста предложения. При обработке предложения он удаляет его части и полагается на модель для прогнозирования и заполнения пробелов.

Это позволяет ему, по сути, «предсказывать» контекст. В предложениях, где одно слово может иметь два разных значения, это дает языковым моделям с масками явное преимущество.

Как работает БЕРТ?

BERT был обучен на наборе данных из более чем 3,3 миллиарда слов (с опорой на Википедию до 2,5 миллиарда слов) и BooksCorpus от Google на 800 миллионов слов.

Уникальный двунаправленный контекст BERT позволяет одновременно обрабатывать текст слева направо и наоборот. Это новшество улучшает понимание человеческого языка моделью, позволяя ей понимать сложные отношения между словами и их контекстом.

Элемент двунаправленности позиционирует BERT как революционную модель преобразования, обеспечивающую значительные улучшения в задачах NLP. Что еще более важно, это также помогает обрисовать в общих чертах мастерство инструментов, которые используют искусственный интеллект (ИИ) обрабатывать язык.

Эффективность BERT обусловлена ​​не только его двунаправленностью, но и тем, как он был предварительно обучен. Фаза предварительного обучения BERT состояла из двух основных шагов, а именно модели маскированного языка (MLM) и предсказания следующего предложения (NSP).

В то время как большинство методов предварительного обучения маскируют отдельные элементы последовательности, BERT использует MLM для случайной маскировки процента входных токенов в предложении во время обучения. Этот подход заставляет модель предсказывать пропущенные слова, принимая во внимание контекст с обеих сторон замаскированного слова — отсюда и двунаправленность.

Затем, во время NSP, BERT учится предсказывать, действительно ли предложение X следует за предложением Y. Эта возможность обучает модель понимать отношения между предложениями и общий контекст, что, в свою очередь, повышает эффективность модели.

Тонкая настройка BERT

После предварительной подготовки BERT перешел к этапу тонкой настройки, где модель была адаптирована к различным задачам НЛП, включая анализ настроений, распознавание именованных сущностей и системы ответов на вопросы. Тонкая настройка включает контролируемое обучение с использованием помеченных наборов данных для повышения производительности модели для конкретных задач.

Подход к обучению BERT считается «универсальным», поскольку он позволяет одной и той же архитектуре модели решать разные задачи без необходимости значительных модификаций. Эта универсальность — еще одна причина популярности BERT среди энтузиастов НЛП.

Например, BERT используется Google для прогнозирования поисковых запросов и добавления пропущенных слов, особенно с точки зрения контекста.

Для чего обычно используется BERT?

Хотя Google использует BERT в своей поисковой системе, у него есть несколько других приложений:

Анализ настроений

Анализ настроений — это основное приложение НЛП, которое занимается классификацией текстовых данных на основе заложенных в них эмоций и мнений. Это имеет решающее значение во многих областях, от мониторинга удовлетворенности клиентов до прогнозирования тенденций фондового рынка.

BERT блистает в этой области, поскольку он улавливает эмоциональную сущность текстового ввода и точно предсказывает настроение, стоящее за словами.

Обобщение текста

Благодаря своему двунаправленному характеру и механизмам внимания BERT может уловить каждую йоту текстового контекста без потери важной информации. В результате получаются высококачественные связные сводки, точно отражающие основное содержание входных документов.

Распознавание именованных объектов

Распознавание именованных сущностей (NER) — еще один важный аспект НЛП, направленный на идентификацию и категоризацию сущностей, таких как имена, организации и местоположения в текстовых данных.

BERT действительно преображает пространство NER, в первую очередь благодаря своей способности распознавать и классифицировать сложные шаблоны сущностей, даже когда они представлены в сложных текстовых структурах.

Системы вопросов-ответов

Понимание контекста и использование двунаправленных кодировщиков позволяют BERT успешно извлекать точные ответы из больших наборов данных.

Он может эффективно определять контекст вопроса и находить наиболее подходящий ответ в тексте. данные, возможность, которую можно использовать для продвинутых чат-ботов, поисковых систем и даже виртуальных помощники.

Машинный перевод через BERT

Машинный перевод — важная задача НЛП, которую BERT улучшил. Архитектура преобразователя и двунаправленное понимание контекста способствуют преодолению барьеров при переводе с одного языка на другой.

Хотя многоязычные варианты BERT (mBERT) ориентированы в первую очередь на английский язык, они могут быть применены к машинам. проблемы перевода для многих языков, открывающие двери для более инклюзивных платформ и общения среды.

ИИ и машинное обучение продолжают раздвигать новые границы

Нет никаких сомнений в том, что такие модели, как BERT, меняют правила игры и открывают новые направления исследований. Но, что более важно, такие инструменты можно легко интегрировать в существующие рабочие процессы.