Kaj je model obdelave naravnega jezika BERT in kako se razlikuje od GPT?

Orodja AI, kot je ChatGPT, so postala neverjetno priljubljena, odkar so bila izdana. Takšna orodja premikajo meje obdelave naravnega jezika (NLP), kar AI olajša pogovore in obdelavo jezika tako kot dejanska oseba.

Kot morda veste, ChatGPT temelji na modelu Generative Pre-trained Transformer (GPT). Vendar to ni edini vnaprej pripravljen model.

Leta 2018 so Googlovi inženirji razvili BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), predhodno usposobljen model globokega učenja, zasnovan za razume kontekst besed v stavku, kar mu omogoča izvajanje nalog, kot so analiza razpoloženja, odgovarjanje na vprašanja in prepoznavanje imenovanih entitet z visoko stopnjo natančnost.

Kaj je BERT?

BERT je model globokega učenja, ki ga je razvil Google AI Research ki uporablja nenadzorovano učenje za boljše razumevanje poizvedb v naravnem jeziku. Model uporablja transformatorsko arhitekturo za učenje dvosmernih predstavitev besedilnih podatkov, kar mu omogoča boljše razumevanje konteksta besed v stavku ali odstavku.

Tako stroji lažje razlagajo človeški jezik, kot se govori v vsakdanjem življenju. Pomembno je omeniti, da so računalniki v preteklosti težko obdelali jezik, zlasti razumevanje konteksta.

Za razliko od drugih modelov jezikovne obdelave je BERT usposobljen za izvajanje več kot 11 običajnih NLP nalog, zaradi česar je izjemno priljubljena izbira v krogih strojnega učenja.

V primerjavi z drugimi priljubljenimi modeli transformatorjev, kot je GPT-3, ima BERT izrazito prednost: je dvosmeren in kot tak lahko ovrednoti kontekst od leve proti desni in od desne proti levi. GPT-3.5 in GPT-4 upoštevata le kontekst od leve proti desni, medtem ko BERT skrbi za oba.

Jezikovni modeli, kot je GPT, uporabljajo enosmerni kontekst za usposabljanje modela, kar omogoča ChatGPT za opravljanje več nalog. Preprosto povedano, ti modeli so analizirali kontekst vnosa besedila od leve proti desni ali v nekaterih primerih od desne proti levi. Vendar ima ta enosmerni pristop omejitve, ko gre za razumevanje besedila, kar povzroča netočnosti v ustvarjenih rezultatih.

V bistvu to pomeni, da BERT analizira celoten kontekst stavka, preden poda odgovor. Vendar je primerno omeniti, da je bil GPT-3 v primerjavi z BERT (3TB) učen na bistveno večjem korpusu besedila (45 TB).

BERT je maskirani jezikovni model

Pomembno je vedeti, da se BERT za razumevanje konteksta stavka opira na maskiranje. Pri obdelavi stavka odstrani njegove dele in se zanaša na model, da predvidi in dopolni vrzeli.

To mu omogoča, da v bistvu "napove" kontekst. V stavkih, kjer ima lahko ena beseda dva različna pomena, daje to maskiranim jezikovnim modelom izrazito prednost.

Kako deluje BERT?

BERT je bil usposobljen na naboru podatkov z več kot 3,3 milijarde besed (zanašanje na Wikipedijo za do 2,5 milijarde besed) in BooksCorpus iz Googla za 800 milijonov besed.

Edinstveni dvosmerni kontekst BERT omogoča sočasno obdelavo besedila od leve proti desni in obratno. Ta inovacija izboljšuje modelovo razumevanje človeškega jezika in mu omogoča razumevanje zapletenih odnosov med besedami in njihovim kontekstom.

Element dvosmernosti je postavil BERT kot revolucionarni transformatorski model, ki je povzročil izjemne izboljšave pri nalogah NLP. Še pomembneje pa je, da tudi pomaga orisati čisto moč orodij, ki uporabljajo umetna inteligenca (AI) za obdelavo jezika.

Učinkovitost BERT-a ni samo zaradi njegove dvosmernosti, ampak tudi zaradi tega, kako je bil predhodno usposobljen. Faza pred usposabljanjem BERT je obsegala dva bistvena koraka, in sicer maskirani jezikovni model (MLM) in napovedovanje naslednjega stavka (NSP).

Medtem ko večina metod pred usposabljanjem prikrije posamezne elemente zaporedja, BERT uporablja MLM za naključno prikrivanje odstotka vhodnih žetonov v stavku med usposabljanjem. Ta pristop prisili model, da predvidi manjkajoče besede, pri čemer upošteva kontekst z obeh strani maskirane besede - torej dvosmernost.

Nato se med NSP BERT nauči predvideti, ali stavek X resnično sledi stavku Y. Ta zmožnost usposablja model za razumevanje odnosov med stavki in splošnega konteksta, kar posledično prispeva k učinkovitosti modela.

Natančna nastavitev BERT

Po predhodnem usposabljanju je BERT prešel na fazo natančnega prilagajanja, kjer je bil model prilagojen različnim nalogam NLP, vključno z analizo čustev, prepoznavanjem imenovanih entitet in sistemi za odgovarjanje na vprašanja. Natančna nastavitev vključuje nadzorovano učenje, ki izkorišča označene nize podatkov za izboljšanje zmogljivosti modela za določene naloge.

BERT-ov pristop k usposabljanju velja za "univerzalnega", ker omogoča, da se ista arhitektura modela loti različnih nalog brez potrebe po obsežnih spremembah. Ta vsestranskost je še en razlog za priljubljenost BERT-a med navdušenci nad NLP.

Google na primer uporablja BERT za predvidevanje iskalnih poizvedb in vstavljanje manjkajočih besed, zlasti v smislu konteksta.

Za kaj se BERT običajno uporablja?

Medtem ko Google uporablja BERT v svojem iskalniku, ima več drugih aplikacij:

Analiza razpoloženja

Analiza razpoloženja je temeljna aplikacija NLP, ki se ukvarja z razvrščanjem besedilnih podatkov na podlagi čustev in mnenj, vgrajenih v njih. To je ključnega pomena na številnih področjih, od spremljanja zadovoljstva strank do napovedovanja borznih trendov.

BERT blesti na tem področju, saj zajame čustveno bistvo besedilnega vnosa in natančno napove čustva za besedami.

Povzemanje besedila

Zaradi svoje dvosmerne narave in mehanizmov pozornosti lahko BERT dojame vsak delček besedilnega konteksta, ne da bi pri tem izgubil bistvene informacije. Rezultat so visokokakovostni, skladni povzetki, ki natančno odražajo pomembno vsebino vhodnih dokumentov.

Prepoznavanje imenovane entitete

Prepoznavanje poimenovanih entitet (NER) je še en pomemben vidik NLP-ja, katerega cilj je prepoznavanje in kategoriziranje entitet, kot so imena, organizacije in lokacije znotraj besedilnih podatkov.

BERT je resnično transformativen v prostoru NER, predvsem zaradi svoje sposobnosti prepoznavanja in razvrščanja kompleksnih vzorcev entitet – tudi če so predstavljeni znotraj zapletenih besedilnih struktur.

Sistemi za odgovore na vprašanja

Zaradi kontekstualnega razumevanja in ozemljitve dvosmernih kodirnikov je BERT spreten pri pridobivanju natančnih odgovorov iz velikih nizov podatkov.

Učinkovito lahko določi kontekst vprašanja in znotraj besedila poišče najprimernejši odgovor podatki, zmogljivost, ki jo je mogoče uporabiti za napredne klepetalne robote, iskalnike in celo virtualno pomočniki.

Strojno prevajanje prek BERT

Strojno prevajanje je bistvena NLP naloga, ki jo je BERT izboljšal. Transformatorska arhitektura in dvosmerno razumevanje konteksta prispevata k podiranju ovir pri prevajanju iz enega jezika v drugega.

Medtem ko je osredotočen predvsem na angleščino, je večjezične različice BERT (mBERT) mogoče uporabiti za stroj težave s prevajanjem za številne jezike, kar odpira vrata bolj vključujočim platformam in komunikaciji mediji.

AI in strojno učenje še naprej premikata nove meje

Ni dvoma, da modeli, kot je BERT, spreminjajo igro in odpirajo nove poti raziskovanja. Še pomembneje pa je, da je takšna orodja mogoče enostavno integrirati v obstoječe poteke dela.