GPT pole linnas ainus keeletöötlusmudel.
Tehisintellekti tööriistad, nagu ChatGPT, on pärast nende avaldamist muutunud uskumatult populaarseks. Sellised tööriistad nihutavad loomuliku keele töötlemise (NLP) piire, muutes AI-l lihtsamaks vestluste pidamise ja keele töötlemise nagu tegelik inimene.
Nagu te võib-olla teate, tugineb ChatGPT generatiivsele eelkoolitatud transformaatori mudelile (GPT). Kuid see pole ainus eelkoolitatud mudel.
2018. aastal töötasid Google'i insenerid välja BERT-i (Bidirectional Encoder Representation from Transformers) – eelkoolitatud sügava õppemudeli, mille eesmärk on mõista lauses olevate sõnade konteksti, võimaldades tal täita selliseid ülesandeid nagu sentimentaalne analüüs, küsimustele vastamine ja nimeliste üksuste tuvastamine täpsust.
Mis on BERT?
BERT on süvaõppe mudel, mille on välja töötanud Google'i AI-uuringud mis kasutab loomuliku keele päringute paremaks mõistmiseks järelevalveta õppimist. Mudel kasutab tekstiandmete kahesuunaliste esituste õppimiseks trafoarhitektuuri, mis võimaldab paremini mõista lause või lõigu sõnade konteksti.
Nii on masinatel lihtsam tõlgendada inimkeelt nii, nagu seda igapäevaelus räägitakse. Oluline on mainida, et arvutitel on ajalooliselt olnud raske keelt töödelda, eriti konteksti mõistma.
Erinevalt teistest keeletöötlusmudelitest on BERT koolitatud täitma enam kui 11 tavalist NLP ülesannet, mistõttu on see masinõpperingkondades äärmiselt populaarne valik.
Võrreldes teiste populaarsete trafomudelitega, nagu GPT-3, on BERTil selge eelis: see on kahesuunaline ja on sellisena võimeline hindama konteksti vasakult paremale ja paremalt vasakule. GPT-3.5 ja GPT-4 võtavad arvesse ainult konteksti vasakult paremale, samas kui BERT käsitleb mõlemat.
Keelemudelid, nagu GPT, kasutavad mudeli koolitamiseks ühesuunalist konteksti, mis võimaldab ChatGPT mitme ülesande täitmiseks. Lihtsamalt öeldes analüüsisid need mudelid tekstisisestuse konteksti vasakult paremale või mõnel juhul paremalt vasakule. Sellel ühesuunalisel lähenemisviisil on aga teksti mõistmisel piirangud, mis põhjustab genereeritud väljundites ebatäpsusi.
Põhimõtteliselt tähendab see, et BERT analüüsib enne vastuse andmist lause täielikku konteksti. Siiski on asjakohane mainida, et GPT-3 treeniti oluliselt suuremal tekstikorpusel (45 TB) võrreldes BERTiga (3 TB).
BERT on maskeeritud keelemudel
Siin on oluline teada, et BERT tugineb lause konteksti mõistmiseks maskeerimisele. Lause töötlemisel eemaldab see osa sellest ja tugineb lünkade ennustamisel ja täitmisel mudelile.
See võimaldab tal sisuliselt konteksti "ennustada". Lausetes, kus ühel sõnal võib olla kaks erinevat tähendust, annab see maskeeritud keelemudelitele selge eelise.
Kuidas BERT töötab?
BERTi koolitati enam kui 3,3 miljardist sõnast koosneva andmekogumi (kuni 2,5 miljardi sõna Wikipedia põhjal) ja Google'i BooksCorpuse 800 miljoni sõnaga.
BERT-i ainulaadne kahesuunaline kontekst võimaldab teksti samaaegset töötlemist vasakult paremale ja vastupidi. See uuendus parandab mudeli arusaamist inimkeelest, võimaldades sellel mõista keerulisi seoseid sõnade ja nende konteksti vahel.
Kahesuunalisuse element on positsioneerinud BERT-i revolutsioonilise trafomudelina, mis on NLP-ülesannete täitmisel märkimisväärselt täiustanud. Veelgi olulisem on see, et see aitab kirjeldada ka kasutatavate tööriistade suurt võimekust tehisintellekt (AI) keelt töödelda.
BERTi tõhusus ei tulene mitte ainult selle kahesuunalisusest, vaid ka sellest, kuidas see oli eelkoolitatud. BERTi koolituseelne etapp koosnes kahest olulisest etapist, nimelt maskeeritud keelemudelist (MLM) ja järgmise lause ennustamisest (NSP).
Kui enamik koolituseelseid meetodeid maskeerib üksikuid järjestuse elemente, siis BERT kasutab MLM-i, et maskeerida treeningu ajal juhuslikult teatud protsendi sisendmärke lauses. Selline lähenemine sunnib mudelit ennustama puuduvaid sõnu, võttes arvesse maskeeritud sõna mõlemalt poolt konteksti – sellest tuleneb kahesuunalisus.
Seejärel õpib BERT NSP ajal ennustama, kas lause X järgneb tõesti lausele Y. See võimalus õpetab mudelit mõistma lause seoseid ja üldist konteksti, mis omakorda aitab kaasa mudeli tõhususele.
BERTi peenhäälestus
Pärast eelkoolitust liikus BERT edasi peenhäälestuse faasi, kus mudelit kohandati erinevatele NLP ülesannetele, sealhulgas sentimentanalüüsile, nimega olemi tuvastamisele ja küsimustele vastamise süsteemidele. Peenhäälestus hõlmab juhendatud õppimist, märgistatud andmekogumite võimendamist, et parandada mudeli jõudlust konkreetsete ülesannete jaoks.
BERTi koolitusmeetodit peetakse "universaalseks", kuna see võimaldab sama mudeliarhitektuuril toime tulla erinevate ülesannetega, ilma et oleks vaja teha ulatuslikke muudatusi. See mitmekülgsus on veel üks põhjus BERTi populaarsusele NLP-entusiastide seas.
Näiteks Google kasutab BERT-i otsingupäringute ennustamiseks ja puuduvate sõnade sisestamiseks, eriti konteksti silmas pidades.
Milleks BERTi tavaliselt kasutatakse?
Kuigi Google kasutab oma otsingumootoris BERT-i, on sellel mitmeid muid rakendusi:
Sentimendi analüüs
Tundeanalüüs on NLP põhirakendus, mis tegeleb tekstiandmete klassifitseerimisega neisse põimitud emotsioonide ja arvamuste põhjal. See on ülioluline paljudes valdkondades, alates klientide rahulolu jälgimisest kuni aktsiaturgude trendide ennustamiseni.
BERT paistab selles valdkonnas silma, kuna see tabab tekstisisestuse emotsionaalset olemust ja ennustab täpselt sõnade taga olevaid tundeid.
Teksti kokkuvõte
Tänu oma kahesuunalisele olemusele ja tähelepanumehhanismidele saab BERT haarata igast tekstilisest kontekstist ilma olulist teavet kaotamata. Tulemuseks on kvaliteetsed sidusad kokkuvõtted, mis kajastavad täpselt sisenddokumentide olulist sisu.
Nimega olemi tuvastamine
Nimetatud üksuste tuvastamine (NER) on NLP teine oluline aspekt, mille eesmärk on tuvastada ja kategoriseerida olemid, nagu nimed, organisatsioonid ja asukohad tekstiandmetes.
BERT on NER-ruumis tõeliselt muutlik, peamiselt tänu oma võimele tuvastada ja klassifitseerida keerulisi olemimustreid, isegi kui neid esitatakse keerukates tekstistruktuurides.
Küsimustele vastamise süsteemid
BERTi kontekstuaalne mõistmine ja kahesuunaliste kodeerijate maandamine muudavad selle oskuslikuks suurtest andmekogumitest täpsete vastuste hankimisel.
See suudab tõhusalt määrata küsimuse konteksti ja leida tekstist kõige sobivama vastuse andmed, mida saab kasutada täiustatud vestlusrobotite, otsingumootorite ja isegi virtuaalsete jaoks abilised.
Masintõlge BERTi kaudu
Masintõlge on oluline NLP ülesanne, mida BERT on täiustanud. Trafo arhitektuur ja konteksti kahesuunaline mõistmine aitavad kaasa ühest keelest teise tõlkimise tõkete murdmisele.
Kuigi see keskendub peamiselt inglise keelele, saab BERTi mitmekeelseid variante (mBERT) kasutada masinates tõlkeprobleemid paljudes keeltes, avades uksed kaasavamatele platvormidele ja suhtlusele meediumid.
AI ja masinõpe nihutavad jätkuvalt uusi piire
Pole kahtlust, et sellised mudelid nagu BERT muudavad mängu ja avavad uusi uurimisvõimalusi. Kuid mis veelgi olulisem, selliseid tööriistu saab hõlpsasti integreerida olemasolevatesse töövoogudesse.
