Bert ist ein Open -Source -Rahmen für maschinelles Lernen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), das Computern hilft, mehrdeutige Sprache zu verstehen, indem sie den Kontext aus dem umgebenden Text verwenden. Das Modell wurde in Text aus englischer Wikipedia und dem Brown Corpus vorgebracht und kann mit Fragens-und-Antwort-Datensätzen fein abgestimmt werden. Bert steht für bidirektionale Encoder -Darstellungen von Transformatoren und basiert auf dem Transformatormodell, das jedes Ausgabeelement mit jedem Eingangselement dynamisch verbindet.
Was ist Bert?
Bert soll die Herausforderungen der Interpretation der natürlichen Sprache bewältigen. Herkömmliche Sprachmodelle verarbeiteten nur nacheinander nacheinander von links nach rechts oder nach rechts-, was den Kontextverständnis begrenzt machte. Bert überwindet diese Einschränkung durch das Lesen von Text bidirektional und ermöglicht es, den vollständigen Kontext von Wörtern zu erfassen. Die Vorbereitung auf riesigen, unbezeichneten Text und Fähigkeit, bei bestimmten Aufgaben fein abgestimmt zu werden, macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug in der modernen NLP.
Wie Bert funktioniert
Berts Stärke stammt aus seiner zugrunde liegenden Transformatorarchitektur. Im Gegensatz zu früheren Modellen, die von festen Sequenzen abhing, verarbeiten Transformatoren Daten in beliebiger Reihenfolge, wodurch Bert die Einflüsse aller Wörter um ein Zielwort abwägt. Dieser bidirektionale Ansatz schärft sein Verständnis der Sprache.
Transformatorarchitektur
Das Transformatormodell bildet das Rückgrat von Bert. Es stellt sicher, dass jedes Ausgabeelement basierend auf jedem Eingangselement dynamisch berechnet wird. Dieses Design ermöglicht es Bert, den Kontext zu bewältigen, indem sie Beziehungen über den gesamten Satz hinweg untersucht, nicht nur in einem Einweg-Fortschritt.
Maskierte Sprachmodellierung
Bert verwendet eine Technik namens Masked Language Modeling (MLM). In MLM sind bestimmte Wörter in einem Satz verborgen, und Bert muss diese maskierten Wörter basierend auf dem Rest des Satzes vorhersagen. Dies zwingt das Modell, ein tiefes Verständnis des Kontextes zu entwickeln, anstatt sich auf statische Wortdarstellungen zu verlassen.
Vorhersage des nächsten Satzes
Der nächste Satzvorhersage (NSP) trainiert Bert, um festzustellen, ob ein Satz logisch einen anderen folgt. Durch das Erlernen der Beziehung zwischen Satzpaaren – sowohl korrekt als auch falsch gepaart – verbessert Berbert seine Fähigkeit, den Sprachfluss zu erfassen, was für Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen von entscheidender Bedeutung ist.
Selbstanhaltungsmechanismen
Die Selbstbekämpfung ermöglicht es Bert, die Relevanz jedes Wortes im Verhältnis zu anderen in einem Satz abzuwägen. Dieser Mechanismus ist der Schlüssel, wenn sich die Bedeutung eines Wortes mit dem neuen Kontext verändert, und stellt sicher, dass die Interpretation von Bert auch dann genau bleibt, wenn Wörter mehrdeutig sind.
Hintergrund und Geschichte
Die Entwicklung von Bert markierte eine signifikante Abkehr von früheren Sprachmodellen. Frühere Modelle, wie z. B. solche, die auf wiederkehrenden neuronalen Netzwerken (RNN) und Faltungsnetzwerken (CNN) basieren, verarbeiteten Text in einer festen Reihenfolge. Diese Einschränkung behinderte ihre Leistung bei Aufgaben, die sich darauf verlassen, den Kontext vollständig zu verstehen.
Im Jahr 2017 führte Google das Transformator -Modell ein und ebnete den Weg für Innovationen wie Bert. Bis 2018 veröffentlichte Google Bert und untersuchte, dass es sich um hochmoderne Ergebnisse zu 11 natürlichen Sprachverständnisaufgaben, einschließlich Stimmungsanalyse, semantischer Rollenkennzeichnung und Textklassifizierung, erzielte. Im Oktober 2019 hat Google Bert auf seine US-amerikanischen Suchalgorithmen angewendet und das Verständnis von rund 10% der englischen Suchanfragen verbessert. Bis Dezember 2019 war Bert auf über 70 Sprachen erweitert worden, was sowohl die Sprach- als auch die textbasierte Suche verbesserte.
Anwendungen und Verwendungen
Bert verfügt über eine breite Palette von Anwendungen in NLP und ermöglicht sowohl allgemeine als auch spezielle Aufgaben. Sein Design macht es ideal, um die Genauigkeit des Sprachverständnisses und der Verarbeitung zu verbessern.
NLP -Aufgaben
Bert unterstützt Sequenz-zu-Sequenz-Aufgaben wie Fragenbeantwortung, Zusammenfassung der Abstrakten, Satzvorhersage und Konversationsantworterzeugung. Es zeichnet sich auch um Aufgaben des natürlichen Sprachverständnisses wie die Disambiguation der Polysemie, die Inferenz und die Klassifizierung der Stimmung.
Spezialvarianten
Es wurden viele Anpassungen von Bert entwickelt, um die Leistung oder zielgerichtete spezifische Domänen zu optimieren. Beispiele hierfür sind Patentbert für Patentklassifizierung, Dokument für die Klassifizierung von Dokumenten, Biobert für biomedizinisches Textabbau und Scibert für wissenschaftliche Literatur. Andere Versionen wie Tinybert, Distilbert, Albert, Spanbert, Roberta und Electra bieten Verbesserungen in Geschwindigkeit, Effizienz oder aufgabenspezifischer Genauigkeit.
Bert gegen GPT
Während sowohl Bert als auch GPT Top -Language -Modelle sind, dienen sie unterschiedlichen Zwecken. Bert konzentriert sich darauf, Text zu verstehen, indem er ihn in seiner Gesamtheit unter Verwendung des Kontextes aus beiden Richtungen liest. Dies macht es ideal für Aufgaben wie Suchanfragen Interpretation und Stimmungsanalyse. Im Gegensatz dazu sind GPT -Modelle für die Textgenerierung ausgelegt, um Originalinhalte zu erstellen und langwierige Texte zusammenzufassen.
Auswirkungen auf KI und Suche
Google verwendet Bert, um die Interpretation von Suchanfragen zu verbessern, indem Kontext besser versteht als frühere Modelle. Dies hat zu relevanteren Ergebnissen für etwa 10% der englischen Suchanfragen in den USA geführt. Die Fähigkeit von Bert, den Kontext zu verarbeiten, hat auch die Sprachsuche und die textbasierte Suchgenauigkeit verbessert, insbesondere weil er für die Verwendung in über 70 Sprachen angepasst wurde. Sein Einfluss erstreckt sich über die KI und setzt neue Standards für das Verständnis der natürlichen Sprache und die Entwicklung fortschrittlicherer Modelle.
