Čo je to model spracovania prirodzeného jazyka BERT a ako sa líši od GPT?

Nástroje AI ako ChatGPT sa od svojho vydania stali neuveriteľne populárnymi. Takéto nástroje posúvajú hranice spracovania prirodzeného jazyka (NLP), čím uľahčujú AI viesť konverzácie a spracovávať jazyk rovnako ako skutočná osoba.

Ako možno viete, ChatGPT sa spolieha na model Generative Pre-trained Transformer (GPT). Nie je to však jediný predtrénovaný model.

V roku 2018 inžinieri spoločnosti Google vyvinuli BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), vopred vyškolený model hlbokého učenia sa pochopiť kontext slov vo vete, čo mu umožní vykonávať úlohy, ako je analýza sentimentu, odpovedanie na otázky a rozpoznávanie pomenovaných entít s vysokou presnosť.

Čo je BERT?

BERT je model hlbokého učenia vyvinutý spoločnosťou Výskum Google AI ktorá využíva učenie bez dozoru na lepšie pochopenie dopytov v prirodzenom jazyku. Model využíva architektúru transformátora na učenie sa obojsmerných reprezentácií textových údajov, čo mu umožňuje lepšie pochopiť kontext slov vo vete alebo odseku.

To uľahčuje strojom interpretovať ľudskú reč tak, ako sa hovorí v každodennom živote. Je dôležité spomenúť, že počítače mali historicky problém spracovať jazyk, najmä pochopiť kontext.

Na rozdiel od iných modelov spracovania jazyka je BERT vyškolený na vykonávanie viac ako 11 bežných úloh NLP, čo z neho robí mimoriadne populárnu voľbu v kruhoch strojového učenia.

V porovnaní s inými populárnymi modelmi transformátorov, ako je GPT-3, má BERT výraznú výhodu: je obojsmerný a ako taký je schopný vyhodnotiť kontext zľava doprava a sprava doľava. GPT-3.5 a GPT-4 berú do úvahy iba kontext zľava doprava, zatiaľ čo BERT vychádza z oboch.

Jazykové modely ako GPT používajú na trénovanie modelu jednosmerný kontext, čo umožňuje ChatGPT vykonávať niekoľko úloh. Jednoducho povedané, tieto modely analyzovali kontext zadávania textu zľava doprava alebo v niektorých prípadoch sprava doľava. Tento jednosmerný prístup má však obmedzenia, pokiaľ ide o porozumenie textu, čo spôsobuje nepresnosti vo generovaných výstupoch.

V podstate to znamená, že BERT pred poskytnutím odpovede analyzuje úplný kontext vety. Je však potrebné spomenúť, že GPT-3 bol trénovaný na podstatne väčšom korpuse textu (45 TB) v porovnaní s BERT (3 TB).

BERT je model maskovaného jazyka

Tu je dôležité vedieť, že BERT sa spolieha na maskovanie, aby pochopil kontext vety. Pri spracovaní vety odstraňuje jej časti a spolieha sa na model, ktorý predpovedá a dopĺňa medzery.

To mu v podstate umožňuje „predpovedať“ kontext. Vo vetách, kde jedno slovo môže mať dva rôzne významy, to dáva maskovaným jazykovým modelom výraznú výhodu.

Ako funguje BERT?

BERT bol vyškolený na súbore údajov s viac ako 3,3 miliardami slov (na základe Wikipédie až 2,5 miliardy slov) a BooksCorpus od Google pre 800 miliónov slov.

Jedinečný obojsmerný kontext BERT umožňuje súčasné spracovanie textu zľava doprava a naopak. Táto inovácia zlepšuje modelovo chápanie ľudského jazyka a umožňuje mu porozumieť zložitým vzťahom medzi slovami a ich kontextom.

Prvok obojsmernosti postavil BERT ako revolučný model transformátora, ktorý prináša pozoruhodné zlepšenia v úlohách NLP. Čo je dôležitejšie, pomáha tiež načrtnúť úplnú zdatnosť nástrojov, ktoré používajú umelá inteligencia (AI) spracovať jazyk.

Efektívnosť BERT nie je len kvôli jeho obojsmernosti, ale aj kvôli tomu, ako bol vopred vyškolený. Fáza predbežného školenia BERT zahŕňala dva základné kroky, konkrétne model maskovaného jazyka (MLM) a predikciu ďalšej vety (NSP).

Zatiaľ čo väčšina predtréningových metód maskuje jednotlivé sekvenčné prvky, BERT používa MLM na náhodné maskovanie percenta vstupných tokenov vo vete počas tréningu. Tento prístup núti model predpovedať chýbajúce slová, berúc do úvahy kontext z oboch strán maskovaného slova – teda obojsmernosť.

Potom sa počas NSP BERT naučí predpovedať, či veta X skutočne nasleduje po vete Y. Táto schopnosť trénuje model tak, aby porozumel vzťahom viet a celkovému kontextu, čo zase prispieva k efektívnosti modelu.

Jemné doladenie BERT

Po predškolení prešiel BERT do fázy jemného ladenia, kde bol model prispôsobený rôznym úlohám NLP vrátane analýzy sentimentu, rozpoznávania pomenovaných entít a systémov odpovedí na otázky. Jemné ladenie zahŕňa učenie pod dohľadom, využitie označených súborov údajov na zvýšenie výkonu modelu pre konkrétne úlohy.

Školiaci prístup BERT sa považuje za „univerzálny“, pretože umožňuje rovnakej modelovej architektúre riešiť rôzne úlohy bez potreby rozsiahlych úprav. Táto všestrannosť je ďalším dôvodom popularity BERT medzi nadšencami NLP.

Google napríklad používa BERT na predpovedanie vyhľadávacích dopytov a na doplnenie chýbajúcich slov, najmä pokiaľ ide o kontext.

Na čo sa BERT bežne používa?

Zatiaľ čo Google používa BERT vo svojom vyhľadávači, má niekoľko ďalších aplikácií:

Analýza sentimentu

Analýza sentimentu je základnou aplikáciou NLP, ktorá sa zaoberá klasifikáciou textových údajov na základe emócií a názorov, ktoré sú v nich obsiahnuté. To je kľúčové v mnohých oblastiach, od sledovania spokojnosti zákazníkov až po predpovedanie trendov na akciovom trhu.

BERT žiari v tejto oblasti, pretože zachytáva emocionálnu podstatu textového vstupu a presne predpovedá sentiment za slovami.

Zhrnutie textu

Vďaka svojej obojsmernej povahe a mechanizmom pozornosti môže BERT pochopiť každý kúsok textového kontextu bez straty základných informácií. Výsledkom sú kvalitné, súvislé súhrny, ktoré presne odrážajú významný obsah vstupných dokumentov.

Rozpoznávanie pomenovanej entity

Rozpoznávanie pomenovaných entít (NER) je ďalším dôležitým aspektom NLP zameraným na identifikáciu a kategorizáciu entít, ako sú mená, organizácie a miesta v rámci textových údajov.

BERT je skutočne transformačný v priestore NER, predovšetkým kvôli svojej schopnosti rozpoznať a klasifikovať zložité vzory entít – aj keď sú prezentované v zložitých textových štruktúrach.

Systémy odpovedania na otázky

Kontextové porozumenie a uzemnenie BERT v obojsmerných kódovačoch ho robí zbehlým pri získavaní presných odpovedí z veľkých súborov údajov.

Dokáže efektívne určiť kontext otázky a nájsť v texte najvhodnejšiu odpoveď dáta, čo je schopnosť, ktorú možno využiť pre pokročilé chatboty, vyhľadávače a dokonca aj virtuálne asistentov.

Strojový preklad cez BERT

Strojový preklad je základnou úlohou NLP, ktorú BERT vylepšil. Architektúra transformátora a obojsmerné chápanie kontextu prispievajú k prelomeniu bariér pri preklade z jedného jazyka do druhého.

Aj keď je BERT primárne zameraný na angličtinu, viacjazyčné varianty BERT (mBERT) je možné aplikovať na stroj problémy s prekladom mnohých jazykov, čím sa otvárajú dvere k inkluzívnejším platformám a komunikácii médiá.

Umelá inteligencia a strojové učenie naďalej posúvajú nové hranice

Niet pochýb o tom, že modely ako BERT menia hru a otvárajú nové cesty výskumu. Čo je však dôležitejšie, takéto nástroje možno ľahko integrovať do existujúcich pracovných postupov.