Какво представлява моделът за обработка на естествен език BERT и как се различава от GPT?

AI инструменти като ChatGPT станаха невероятно популярни, откакто бяха пуснати. Такива инструменти разширяват границите на обработката на естествения език (NLP), което улеснява AI да провежда разговори и да обработва език точно като истински човек.

Както може би знаете, ChatGPT разчита на модела Generative Pre-trained Transformer (GPT). Това обаче не е единственият предварително обучен модел.

През 2018 г. инженерите на Google разработиха BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), предварително обучен модел за дълбоко обучение, предназначен да разбира контекста на думите в изречението, което му позволява да изпълнява задачи като анализ на настроението, отговаряне на въпроси и разпознаване на именуван обект с висока точност.

Какво е BERT?

BERT е модел за дълбоко обучение, разработен от Изследвания на Google AI който използва обучение без надзор, за да разбере по-добре заявките на естествен език. Моделът използва трансформаторна архитектура, за да научи двупосочни представяния на текстови данни, което му позволява да разбере по-добре контекста на думите в изречение или абзац.

Това улеснява машините да интерпретират човешкия език, както се говори в ежедневието. Важно е да споменем, че компютрите исторически са намирали за трудно да обработват език, особено разбирането на контекста.

За разлика от други модели за езикова обработка, BERT е обучен да изпълнява повече от 11 общи NLP задачи, което го прави изключително популярен избор в кръговете за машинно обучение.

В сравнение с други популярни модели трансформатори като GPT-3, BERT има ясно предимство: той е двупосочен и като такъв може да оценява контекста отляво надясно и отдясно наляво. GPT-3.5 и GPT-4 разглеждат само контекста отляво надясно, докато BERT обслужва и двете.

Езикови модели като GPT използват еднопосочен контекст за обучение на модела, което позволява ChatGPT за изпълнение на няколко задачи. С прости думи, тези модели анализират контекста на въвеждане на текст отляво надясно или, в някои случаи, отдясно наляво. Въпреки това, този еднопосочен подход има ограничения, когато става въпрос за разбиране на текст, което води до неточности в генерираните резултати.

По същество това означава, че BERT анализира пълния контекст на изречението, преди да даде отговор. Въпреки това е уместно да се спомене, че GPT-3 е обучен на значително по-голям корпус от текст (45TB) в сравнение с BERT (3TB).

BERT е маскиран езиков модел

Важно нещо, което трябва да знаете тук е, че BERT разчита на маскиране, за да разбере контекста на изречението. Когато обработва изречение, той премахва части от него и разчита на модела, за да предвиди и запълни пропуските.

Това му позволява да "предскаже" контекста по същество. В изречения, където една дума може да има две различни значения, това дава на маскираните езикови модели ясно предимство.

Как работи BERT?

BERT беше обучен на набор от данни от над 3,3 милиарда думи (разчитайки на Wikipedia за до 2,5 милиарда думи) и BooksCorpus от Google за 800 милиона думи.

Уникалният двупосочен контекст на BERT позволява едновременната обработка на текст отляво надясно и обратно. Тази иновация подобрява разбирането на човешкия език от модела, позволявайки му да разбере сложни връзки между думите и техния контекст.

Елементът на двупосочността позиционира BERT като революционен модел на трансформатор, водещ до забележителни подобрения в задачите на НЛП. По-важното е, че също така помага да се очертае чистата мощ на инструментите, които използват изкуствен интелект (AI) за обработка на езика.

Ефективността на BERT се дължи не само на неговата двупосочност, но и на това как е бил предварително обучен. Фазата на предварително обучение на BERT включваше две основни стъпки, а именно маскиран езиков модел (MLM) и предвиждане на следващото изречение (NSP).

Докато повечето методи за предварително обучение маскират отделни елементи на последователност, BERT използва MLM, за да маскира произволно процент от въведените токени в изречение по време на обучение. Този подход принуждава модела да предвиди липсващите думи, като вземе предвид контекста от двете страни на маскираната дума - оттук и двупосочността.

След това, по време на NSP, BERT се научава да предвижда дали изречение X наистина следва изречение Y. Тази способност обучава модела да разбира връзките в изреченията и цялостния контекст, което от своя страна допринася за ефективността на модела.

BERT за фина настройка

След предварително обучение BERT премина към фаза на фина настройка, където моделът беше адаптиран към различни задачи на НЛП, включително анализ на настроението, разпознаване на именувани обекти и системи за отговори на въпроси. Фината настройка включва контролирано обучение, като се използват етикетирани набори от данни за подобряване на производителността на модела за конкретни задачи.

Подходът на обучение на BERT се счита за "универсален", тъй като позволява една и съща архитектура на модела да се справя с различни задачи без необходимост от обширни модификации. Тази гъвкавост е още една причина за популярността на BERT сред ентусиастите на НЛП.

Например BERT се използва от Google за прогнозиране на заявки за търсене и за добавяне на липсващи думи, особено по отношение на контекста.

За какво обикновено се използва BERT?

Докато Google използва BERT в своята търсачка, той има няколко други приложения:

Анализ на настроението

Анализът на чувствата е основно приложение на НЛП, което се занимава с класифициране на текстови данни въз основа на емоциите и мненията, вградени в тях. Това е от решаващо значение в много области, от наблюдение на удовлетвореността на клиентите до прогнозиране на тенденциите на фондовия пазар.

BERT блести в тази област, тъй като улавя емоционалната същност на въвеждането на текст и точно предсказва настроението зад думите.

Резюмиране на текст

Поради своята двупосочна природа и механизми за внимание, BERT може да схване всяка йота от текстов контекст, без да губи съществена информация. Резултатът е висококачествени, последователни резюмета, които отразяват точно значимото съдържание на входящите документи.

Разпознаване на именуван обект

Разпознаването на наименувани обекти (NER) е друг жизненоважен аспект на НЛП, насочен към идентифициране и категоризиране на обекти като имена, организации и местоположения в текстови данни.

BERT е наистина трансформиращ в пространството на NER, главно поради способността си да разпознава и класифицира сложни модели на обекти - дори когато е представен в рамките на сложни текстови структури.

Системи с въпроси и отговори

Контекстуалното разбиране и основаването на двупосочните енкодери на BERT го правят умело в извличането на точни отговори от големи набори от данни.

Той може ефективно да определи контекста на даден въпрос и да намери най-подходящия отговор в текста данни, възможност, която може да се използва за напреднали чатботове, търсачки и дори виртуални асистенти.

Машинен превод чрез BERT

Машинният превод е основна NLP задача, която BERT подобри. Трансформаторната архитектура и двупосочното разбиране на контекста допринасят за преодоляване на бариерите при превода от един език на друг.

Въпреки че са фокусирани основно върху английския език, многоезичните варианти на BERT (mBERT) могат да се прилагат към машина проблеми с превода за множество езици, отварящи врати към по-приобщаващи платформи и комуникация медиуми.

AI и машинното обучение продължават да разширяват нови граници

Няма съмнение, че модели като BERT променят играта и откриват нови пътища за изследване. Но по-важното е, че такива инструменти могат лесно да бъдат интегрирани в съществуващите работни процеси.