GPT nie jest jedynym modelem przetwarzania języka w mieście.
Narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, stały się niezwykle popularne od czasu ich wypuszczenia. Takie narzędzia przesuwają granice przetwarzania języka naturalnego (NLP), ułatwiając AI prowadzenie rozmów i przetwarzanie języka tak, jak rzeczywista osoba.
Jak być może wiesz, ChatGPT opiera się na modelu Generative Pre-trained Transformer (GPT). Jednak to nie jedyny wstępnie wyszkolony model.
W 2018 roku inżynierowie Google opracowali BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), wstępnie wytrenowany model głębokiego uczenia się, zaprojektowany do zrozumieć kontekst słów w zdaniu, umożliwiając mu wykonywanie zadań, takich jak analiza nastrojów, odpowiadanie na pytania i rozpoznawanie nazwanych jednostek z wysoką dokładność.
Co to jest BERT?
BERT to model głębokiego uczenia się opracowany przez Badania AI Google która wykorzystuje uczenie bez nadzoru, aby lepiej rozumieć zapytania w języku naturalnym. Model wykorzystuje architekturę transformatora do uczenia się dwukierunkowych reprezentacji danych tekstowych, co pozwala lepiej zrozumieć kontekst słów w zdaniu lub akapicie.
Ułatwia to maszynom interpretowanie ludzkiego języka używanego w życiu codziennym. Należy wspomnieć, że w przeszłości komputery miały trudności z przetwarzaniem języka, zwłaszcza ze zrozumieniem kontekstu.
W przeciwieństwie do innych modeli przetwarzania języka, BERT jest przeszkolony do wykonywania ponad 11 typowych zadań NLP, co czyni go niezwykle popularnym wyborem w kręgach uczenia maszynowego.
W porównaniu z innymi popularnymi modelami transformatorów, takimi jak GPT-3, BERT ma wyraźną przewagę: jest dwukierunkowy i jako taki jest w stanie ocenić kontekst od lewej do prawej i od prawej do lewej. GPT-3.5 i GPT-4 uwzględniają tylko kontekst od lewej do prawej, podczas gdy BERT obsługuje oba.
Modele językowe, takie jak GPT, używają kontekstu jednokierunkowego do uczenia modelu, umożliwiając ChatGPT do wykonania kilku zadań. Mówiąc prościej, modele te analizowały kontekst wprowadzania tekstu od lewej do prawej lub, w niektórych przypadkach, od prawej do lewej. Jednak to jednokierunkowe podejście ma ograniczenia, jeśli chodzi o rozumienie tekstu, powodując nieścisłości w generowanych wynikach.
Zasadniczo oznacza to, że BERT analizuje pełny kontekst zdania przed udzieleniem odpowiedzi. Należy jednak wspomnieć, że GPT-3 został przeszkolony na znacznie większym zbiorze tekstu (45 TB) w porównaniu z BERT (3 TB).
BERT to model języka maskowanego
Ważną rzeczą, o której należy wiedzieć, jest to, że BERT polega na maskowaniu, aby zrozumieć kontekst zdania. Podczas przetwarzania zdania usuwa jego części i polega na modelu w celu przewidywania i uzupełniania luk.
Pozwala to zasadniczo „przewidywać” kontekst. W zdaniach, w których jedno słowo może mieć dwa różne znaczenia, daje to wyraźną przewagę modelom języka maskowanego.
Jak działa BERT?
BERT został przeszkolony na zbiorze danych zawierającym ponad 3,3 miliarda słów (opierając się na Wikipedii dla maksymalnie 2,5 miliarda słów) i BooksCorpus od Google dla 800 milionów słów.
Unikalny dwukierunkowy kontekst BERT umożliwia jednoczesne przetwarzanie tekstu od lewej do prawej i odwrotnie. Ta innowacja poprawia rozumienie ludzkiego języka przez model, umożliwiając zrozumienie złożonych relacji między słowami a ich kontekstem.
Element dwukierunkowości sprawił, że BERT stał się rewolucyjnym modelem transformatora, wprowadzając niezwykłe ulepszenia w zadaniach NLP. Co ważniejsze, pomaga również nakreślić samą sprawność używanych narzędzi sztuczna inteligencja (AI) przetwarzać język.
Skuteczność BERT wynika nie tylko z jego dwukierunkowości, ale także z tego, jak został wstępnie przeszkolony. Faza przedszkoleniowa BERT składała się z dwóch zasadniczych etapów, mianowicie modelu języka maskowanego (MLM) i przewidywania następnego zdania (NSP).
Podczas gdy większość metod przedtreningowych maskuje poszczególne elementy sekwencji, BERT używa MLM do losowego maskowania procentu tokenów wejściowych w zdaniu podczas treningu. Takie podejście zmusza model do przewidywania brakujących słów, biorąc pod uwagę kontekst z obu stron maskowanego słowa – stąd dwukierunkowość.
Następnie, podczas NSP, BERT uczy się przewidywać, czy zdanie X rzeczywiście następuje po zdaniu Y. Ta zdolność uczy model rozumienia relacji zdań i ogólnego kontekstu, co z kolei przyczynia się do skuteczności modelu.
Dostrajanie BERT
Po wstępnym szkoleniu BERT przeszedł do fazy dostrajania, w której model został dostosowany do różnych zadań NLP, w tym analizy nastrojów, rozpoznawania nazwanych jednostek i systemów odpowiadania na pytania. Dostrajanie obejmuje nadzorowane uczenie się, wykorzystując zestawy danych z etykietami w celu zwiększenia wydajności modelu dla określonych zadań.
Podejście szkoleniowe BERT jest uważane za „uniwersalne”, ponieważ pozwala tej samej architekturze modelu radzić sobie z różnymi zadaniami bez potrzeby rozległych modyfikacji. Ta wszechstronność to kolejny powód popularności BERT wśród entuzjastów NLP.
Na przykład BERT jest używany przez Google do przewidywania wyszukiwanych haseł i uzupełniania brakujących słów, zwłaszcza pod względem kontekstu.
Do czego powszechnie używany jest BERT?
Chociaż Google używa BERT w swojej wyszukiwarce, ma kilka innych zastosowań:
Analiza nastrojów
Analiza nastrojów to podstawowa aplikacja NLP, która zajmuje się klasyfikowaniem danych tekstowych na podstawie zawartych w nich emocji i opinii. Ma to kluczowe znaczenie w wielu dziedzinach, od monitorowania satysfakcji klientów po przewidywanie trendów giełdowych.
BERT błyszczy w tej dziedzinie, ponieważ oddaje emocjonalną esencję wprowadzania tekstu i dokładnie przewiduje nastroje kryjące się za słowami.
Podsumowanie tekstu
Ze względu na swój dwukierunkowy charakter i mechanizmy uwagi, BERT może uchwycić każdą odrobinę kontekstu tekstowego bez utraty istotnych informacji. Rezultatem są wysokiej jakości, spójne podsumowania, które dokładnie odzwierciedlają istotną treść dokumentów wejściowych.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek
Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) to kolejny ważny aspekt NLP mający na celu identyfikację i kategoryzację jednostek, takich jak nazwy, organizacje i lokalizacje w danych tekstowych.
BERT jest naprawdę transformacyjny w przestrzeni NER, przede wszystkim ze względu na jego zdolność do rozpoznawania i klasyfikowania złożonych wzorców jednostek – nawet jeśli są prezentowane w skomplikowanych strukturach tekstowych.
Systemy odpowiadania na pytania
Kontekstowe zrozumienie BERT i ugruntowanie w koderach dwukierunkowych sprawiają, że jest on biegły w wydobywaniu dokładnych odpowiedzi z dużych zbiorów danych.
Potrafi skutecznie określić kontekst pytania i zlokalizować najbardziej odpowiednią odpowiedź w tekście data, zdolność, którą można wykorzystać w zaawansowanych chatbotach, wyszukiwarkach, a nawet w środowisku wirtualnym asystenci.
Tłumaczenie maszynowe za pośrednictwem BERT
Tłumaczenie maszynowe to podstawowe zadanie NLP, które BERT udoskonalił. Architektura transformatora i dwukierunkowe rozumienie kontekstu przyczyniają się do przełamywania barier w tłumaczeniu z jednego języka na inny.
Chociaż koncentruje się głównie na języku angielskim, wielojęzyczne warianty BERT (mBERT) można zastosować na maszynie problemy z tłumaczeniem na wiele języków, otwierając drzwi do bardziej integracyjnych platform i komunikacji media.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wciąż przesuwają nowe granice
Nie ma wątpliwości, że modele takie jak BERT zmieniają grę i otwierają nowe ścieżki badań. Ale co ważniejsze, takie narzędzia można łatwo zintegrować z istniejącymi przepływami pracy.