Home-theater-designers
AI alati poput ChatGPT-a postali su nevjerojatno popularni otkako su pušteni u promet. Takvi alati pomiču granice obrade prirodnog jezika (NLP), olakšavajući AI-u da vodi razgovore i obrađuje jezik kao stvarna osoba.
Kao što možda znate, ChatGPT se oslanja na Generative Pre-trained Transformer model (GPT). Međutim, to nije jedini unaprijed obučeni model koji postoji.
MAKEUSEOF VIDEO DANA
Godine 2018. inženjeri u Googleu razvili su BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), unaprijed obučeni model dubokog učenja dizajniran za razumijevanje konteksta riječi u rečenici, omogućujući mu izvršavanje zadataka kao što su analiza raspoloženja, odgovaranje na pitanja, i prepoznavanje imenovanih entiteta s visokom točnošću.
Što je BERT?
BERT je model dubokog učenja koji su razvili Google istraživanje umjetne inteligencije koji koristi učenje bez nadzora za bolje razumijevanje upita prirodnog jezika. Model koristi transformatorsku arhitekturu za učenje dvosmjernih prikaza tekstualnih podataka, što mu omogućuje bolje razumijevanje konteksta riječi unutar rečenice ili odlomka.
To olakšava strojevima tumačenje ljudskog jezika kako se govori u svakodnevnom životu. Važno je spomenuti da je računalima povijesno bilo teško obraditi jezik, posebice razumijevanje konteksta.
Za razliku od drugih modela obrade jezika, BERT je obučen za izvođenje više od 11 uobičajenih NLP zadataka, što ga čini iznimno popularnim izborom u krugovima strojnog učenja.
U usporedbi s drugim popularnim modelima transformatora kao što je GPT-3, BERT ima jasnu prednost: dvosmjeran je i, kao takav, sposoban je procijeniti kontekst s lijeva na desno i zdesna na lijevo. GPT-3.5 i GPT-4 uzimaju u obzir samo kontekst slijeva nadesno, dok BERT zadovoljava oba.
Jezični modeli poput GPT-a koriste jednosmjerni kontekst za obuku modela, dopuštajući ChatGPT za obavljanje nekoliko zadataka. Jednostavno rečeno, ovi su modeli analizirali kontekst unosa teksta slijeva nadesno ili, u nekim slučajevima, zdesna nalijevo. Međutim, ovaj jednosmjerni pristup ima ograničenja kada je u pitanju razumijevanje teksta, što uzrokuje netočnosti u generiranim rezultatima.
U biti, to znači da BERT analizira cijeli kontekst rečenice prije nego što da odgovor. Međutim, bitno je spomenuti da je GPT-3 obučen na znatno većem korpusu teksta (45TB) u usporedbi s BERT-om (3TB).
BERT je model maskiranog jezika
Ovdje je važno znati da se BERT oslanja na maskiranje kako bi razumio kontekst rečenice. Prilikom obrade rečenice, uklanja njezine dijelove i oslanja se na model za predviđanje i dovršavanje praznina.
To mu omogućuje da 'predvidi' kontekst, u biti. U rečenicama u kojima jedna riječ može imati dva različita značenja, to maskiranim jezičnim modelima daje izrazitu prednost.
Kako BERT radi?
BERT je obučen na skupu podataka od preko 3,3 milijarde riječi (oslanjajući se na Wikipediju za do 2,5 milijardi riječi) i BooksCorpusu od Googlea za 800 milijuna riječi.
BERT-ov jedinstveni dvosmjerni kontekst omogućuje simultanu obradu teksta slijeva na desno i obrnuto. Ova inovacija poboljšava razumijevanje modela ljudskog jezika, dopuštajući mu razumijevanje složenih odnosa između riječi i njihovog konteksta.
Element dvosmjernosti pozicionirao je BERT kao revolucionarni transformatorski model, pokrećući izvanredna poboljšanja u NLP zadacima. Što je još važnije, također pomaže ocrtati snagu alata koji se koriste umjetna inteligencija (AI) za obradu jezika.
Učinkovitost BERT-a nije samo zbog njegove dvosmjernosti, već i zbog načina na koji je prethodno obučen. BERT-ova faza prije obuke sastojala se od dva bitna koraka, naime modela maskiranog jezika (MLM) i predviđanja sljedeće rečenice (NSP).
Dok većina metoda prije obuke maskira pojedinačne elemente niza, BERT koristi MLM za nasumično maskiranje postotka ulaznih tokena u rečenici tijekom obuke. Ovaj pristup prisiljava model da predvidi riječi koje nedostaju, uzimajući u obzir kontekst s obje strane maskirane riječi - otuda i dvosmjernost.
Zatim, tijekom NSP-a, BERT uči predvidjeti slijedi li rečenica X doista rečenicu Y. Ova sposobnost obučava model za razumijevanje rečeničnih odnosa i cjelokupnog konteksta, što zauzvrat pridonosi učinkovitosti modela.
Fino podešavanje BERT
Nakon prethodne obuke, BERT je prešao na fazu finog podešavanja, gdje je model prilagođen različitim NLP zadacima, uključujući analizu osjećaja, prepoznavanje imenovanih entiteta i sustave za odgovaranje na pitanja. Fino podešavanje uključuje nadzirano učenje, korištenje označenih skupova podataka za poboljšanje izvedbe modela za određene zadatke.
BERT-ov pristup obuci smatra se 'univerzalnim' jer omogućuje da se ista arhitektura modela uhvati u koštac s različitim zadacima bez potrebe za opsežnim izmjenama. Ova svestranost još je jedan razlog popularnosti BERT-a među NLP entuzijastima.
Na primjer, Google koristi BERT za predviđanje upita za pretraživanje i umetanje riječi koje nedostaju, posebno u smislu konteksta.
Za što se BERT obično koristi?
Dok Google koristi BERT u svojoj tražilici, ima nekoliko drugih aplikacija:
Analiza osjećaja
Analiza osjećaja temeljna je primjena NLP-a koja se bavi klasificiranjem tekstualnih podataka na temelju emocija i mišljenja ugrađenih u njih. To je ključno u brojnim područjima, od praćenja zadovoljstva korisnika do predviđanja kretanja na burzi.
kako umetnuti fusnote u stilu chicaga u word
BERT blista u ovoj domeni jer hvata emocionalnu bit tekstualnog unosa i točno predviđa osjećaj iza riječi.
Sažimanje teksta
Zbog svoje dvosmjerne prirode i mehanizama pažnje, BERT može shvatiti svaki djelić tekstualnog konteksta bez gubitka bitnih informacija. Rezultat su visokokvalitetni, koherentni sažeci koji točno odražavaju značajan sadržaj ulaznih dokumenata.
Prepoznavanje imenovanog entiteta
Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER) još je jedan vitalni aspekt NLP-a usmjeren na identifikaciju i kategorizaciju entiteta poput imena, organizacija i lokacija unutar tekstualnih podataka.
BERT je doista transformativan u NER prostoru, prvenstveno zbog svoje sposobnosti prepoznavanja i klasificiranja složenih obrazaca entiteta – čak i kada je predstavljen unutar zamršenih tekstualnih struktura.
Sustavi pitanja i odgovora
BERT-ovo razumijevanje konteksta i utemeljenost na dvosmjernim koderima čine ga vještim u izvlačenju točnih odgovora iz velikih skupova podataka.
Može učinkovito odrediti kontekst pitanja i locirati najprikladniji odgovor unutar tekstualnih podataka, mogućnost koja se može iskoristiti za napredne chatbotove, tražilice, pa čak i virtualne pomoćnike.
Strojno prevođenje putem BERT-a
Strojno prevođenje je bitan NLP zadatak koji je BERT poboljšao. Transformatorska arhitektura i dvosmjerno razumijevanje konteksta doprinose razbijanju prepreka u prevođenju s jednog jezika na drugi.
Iako su primarno usmjerene na engleski, BERT-ove višejezične varijante (mBERT) mogu se primijeniti na probleme strojnog prevođenja za brojne jezike, otvarajući vrata inkluzivnijim platformama i komunikacijskim medijima.
AI i strojno učenje nastavljaju pomicati nove granice
Nema sumnje da modeli poput BERT-a mijenjaju igru i otvaraju nove puteve istraživanja. No, što je još važnije, takvi se alati mogu jednostavno integrirati u postojeće tijekove rada.