BERT Doğal Dil İşleme Modeli Nedir ve GPT'den Farkı Nedir?

ChatGPT gibi AI araçları, piyasaya sürüldüklerinden beri inanılmaz derecede popüler hale geldi. Bu tür araçlar, doğal dil işlemenin (NLP) sınırlarını zorlayarak yapay zekanın tıpkı gerçek bir kişi gibi konuşmalar yapmasını ve dili işlemesini kolaylaştırır.

Bildiğiniz gibi ChatGPT, Generative Pre-trained Transformer modeline (GPT) dayanır. Ancak, orada önceden eğitilmiş tek model bu değil.

2018'de Google'daki mühendisler, önceden eğitilmiş, derin bir öğrenme modeli olan BERT'yi (Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsili) geliştirdiler. bir cümledeki kelimelerin bağlamını anlayarak, duygu analizi, soru cevaplama ve adlandırılmış varlık tanıma gibi görevleri yüksek kesinlik.

BERT Nedir?

BERT, tarafından geliştirilen bir derin öğrenme modelidir. Google AI Araştırması doğal dil sorgularını daha iyi anlamak için denetimsiz öğrenmeyi kullanır. Model, bir cümle veya paragraf içindeki sözcüklerin bağlamını daha iyi anlamasına olanak tanıyan, metin verilerinin çift yönlü temsillerini öğrenmek için bir dönüştürücü mimarisi kullanır.

Bu, makinelerin insan dilini günlük yaşamda konuşulduğu gibi yorumlamasını kolaylaştırır. Bilgisayarların tarihsel olarak dili işlemekte, özellikle de bağlamı anlamakta zorlandığını belirtmek önemlidir.

Diğer dil işleme modellerinden farklı olarak BERT, 11'den fazla yaygın NLP görevini gerçekleştirmek üzere eğitilmiştir, bu da onu makine öğrenimi çevrelerinde son derece popüler bir seçim haline getirir.

GPT-3 gibi diğer popüler trafo modelleriyle karşılaştırıldığında, BERT belirgin bir avantaja sahiptir: çift yönlüdür ve bu haliyle bağlamı soldan sağa ve sağdan sola değerlendirebilir. GPT-3.5 ve GPT-4 yalnızca soldan sağa bağlamı dikkate alırken, BERT her ikisine de hitap eder.

GPT gibi dil modelleri, modeli eğitmek için tek yönlü bağlam kullanır. Çeşitli görevleri gerçekleştirmek için ChatGPT. Basit bir ifadeyle, bu modeller metin girişinin bağlamını soldan sağa veya bazı durumlarda sağdan sola analiz etti. Bununla birlikte, bu tek yönlü yaklaşımın, metin anlama söz konusu olduğunda, üretilen çıktılarda yanlışlıklara neden olan sınırlamaları vardır.

Esasen bu, BERT'nin bir cevap vermeden önce bir cümlenin tam bağlamını analiz ettiği anlamına gelir. Bununla birlikte, GPT-3'ün, BERT'ye (3 TB) kıyasla çok daha büyük bir metin külliyatında (45 TB) eğitildiğini belirtmek yerinde olacaktır.

BERT Maskeli Bir Dil Modelidir

Burada bilinmesi gereken önemli bir şey, BERT'nin bir cümlenin bağlamını anlamak için maskelemeye güvendiğidir. Bir cümleyi işlerken, onun bazı kısımlarını çıkarır ve boşlukları tahmin etmek ve tamamlamak için modele güvenir.

Bu, esasen bağlamı "tahmin etmesine" izin verir. Bir kelimenin iki farklı anlamı olabileceği cümlelerde bu, maskelenmiş dil modellerine belirgin bir avantaj sağlar.

BERT Nasıl Çalışır?

BERT, 3,3 milyardan fazla kelimeden oluşan bir veri kümesi (2,5 milyar kelimeye kadar Wikipedia'ya dayanarak) ve 800 milyon kelime için Google'ın BooksCorpus'u üzerinde eğitildi.

BERT'nin benzersiz çift yönlü bağlamı, metnin soldan sağa ve tersinin aynı anda işlenmesini sağlar. Bu yenilik, modelin insan dili anlayışını geliştirerek, kelimeler ve bağlamları arasındaki karmaşık ilişkileri kavramasına izin veriyor.

Çift yönlülük unsuru, BERT'yi devrim niteliğinde bir transformatör modeli olarak konumlandırdı ve NLP görevlerinde kayda değer iyileştirmeler sağladı. Daha da önemlisi, aynı zamanda, kullanan araçların üstün hünerinin ana hatlarını çizmeye de yardımcı olur. yapay zeka (AI) dili işlemek için.

BERT'nin etkinliği yalnızca çift yönlü olmasından değil, aynı zamanda nasıl önceden eğitildiğinden de kaynaklanmaktadır. BERT'nin ön eğitim aşaması, maskelenmiş dil modeli (MLM) ve sonraki cümle tahmini (NSP) olmak üzere iki temel adımdan oluşuyordu.

Eğitim öncesi yöntemlerin çoğu tek tek dizi öğelerini maskelerken, BERT, eğitim sırasında bir cümledeki giriş belirteçlerinin bir yüzdesini rastgele maskelemek için MLM'yi kullanır. Bu yaklaşım, modeli, maskelenmiş kelimenin her iki tarafındaki bağlamı - dolayısıyla çift yönlülüğü - dikkate alarak eksik kelimeleri tahmin etmeye zorlar.

Ardından, NSP sırasında BERT, X cümlesinin gerçekten Y cümlesini takip edip etmediğini tahmin etmeyi öğrenir. Bu yetenek, modeli cümle ilişkilerini ve genel bağlamı anlaması için eğitir ve bu da modelin etkinliğine katkıda bulunur.

İnce Ayar BERT

Ön eğitimden sonra BERT, modelin duyarlılık analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve soru-yanıtlama sistemleri dahil olmak üzere çeşitli NLP görevlerine uyarlandığı bir ince ayar aşamasına geçti. İnce ayar, belirli görevler için model performansını artırmak üzere etiketli veri kümelerinden yararlanan denetimli öğrenmeyi içerir.

BERT'in eğitim yaklaşımı "evrensel" olarak kabul edilir çünkü aynı model mimarisinin, kapsamlı değişikliklere ihtiyaç duymadan farklı görevlerin üstesinden gelmesine izin verir. Bu çok yönlülük, BERT'nin NLP meraklıları arasındaki popülaritesinin bir başka nedenidir.

Örneğin BERT, Google tarafından arama sorgularını tahmin etmek ve özellikle bağlam açısından eksik kelimeleri doldurmak için kullanılır.

BERT Yaygın Olarak Ne İçin Kullanılır?

Google, arama motorunda BERT'yi kullanırken, birkaç başka uygulaması daha vardır:

Duygu Analizi

Duygu analizi, metin verilerini içlerinde gömülü olan duygulara ve görüşlere dayalı olarak sınıflandırmakla ilgilenen temel bir NLP uygulamasıdır. Bu, müşteri memnuniyetini izlemekten borsa trendlerini tahmin etmeye kadar birçok alanda çok önemlidir.

BERT, metinsel girdinin duygusal özünü yakaladığı ve kelimelerin ardındaki duyguyu doğru bir şekilde tahmin ettiği için bu alanda parlıyor.

Metin Özetleme

Çift yönlü yapısı ve dikkat mekanizmaları sayesinde BERT, temel bilgileri kaybetmeden metinsel bağlamın her zerresini kavrayabilir. Sonuç, girdi belgelerinin önemli içeriğini doğru bir şekilde yansıtan yüksek kaliteli, tutarlı özetlerdir.

Adlandırılmış Varlık Tanıma

Adlandırılmış varlık tanıma (NER), metin verileri içindeki adlar, kuruluşlar ve konumlar gibi varlıkları tanımlamayı ve sınıflandırmayı amaçlayan NLP'nin bir başka hayati yönüdür.

BERT, karmaşık metin yapıları içinde sunulduğunda bile, karmaşık varlık kalıplarını tanıma ve sınıflandırma yeteneği nedeniyle, NER alanında gerçekten dönüştürücüdür.

Soru-Cevap Sistemleri

BERT'nin bağlamsal anlayışı ve çift yönlü kodlayıcılara dayanması, onu büyük veri kümelerinden doğru yanıtlar elde etmede usta kılar.

Bir sorunun bağlamını etkili bir şekilde belirleyebilir ve metin içinde en uygun yanıtı bulabilir. veri, gelişmiş sohbet robotları, arama motorları ve hatta sanal asistanlar.

BERT ile Makine Çevirisi

Makine çevirisi, BERT'nin geliştirdiği temel bir NLP görevidir. Dönüştürücü mimarisi ve çift yönlü bağlam anlayışı, bir dilden diğerine çeviride engellerin kaldırılmasına katkıda bulunur.

Öncelikle İngilizce'ye odaklanırken, BERT'nin çok dilli varyantları (mBERT) makineye uygulanabilir. çok sayıda dil için çeviri sorunları, daha kapsayıcı platformlara ve iletişime kapıların açılması ortamlar.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Yeni Sınırları Zorlamaya Devam Ediyor

BERT gibi modellerin oyunu değiştirip yeni araştırma yolları açtığına şüphe yok. Ancak daha da önemlisi, bu tür araçlar mevcut iş akışlarına kolayca entegre edilebilir.