BERT

Czym jest BERT?

BERT, czyli Bidirectional Encoder Representations from Transformers, to otwartoźródłowe środowisko uczenia maszynowego do przetwarzania języka naturalnego (NLP). Opracowany przez badaczy Google AI Language i wprowadzony w 2018 roku, BERT znacząco rozwinął NLP, umożliwiając maszynom rozumienie języka w sposób bardziej zbliżony do ludzkiego.

Na czym polega BERT? Pozwala komputerom interpretować znaczenie wieloznacznych lub zależnych od kontekstu fragmentów tekstu, biorąc pod uwagę słowa otaczające dany wyraz – zarówno przed nim, jak i po nim. To dwukierunkowe podejście pozwala BERT-owi uchwycić pełnię niuansów językowych, czyniąc go niezwykle skutecznym w różnorodnych zadaniach NLP.

Tło i historia BERT

Ewolucja modeli językowych

Przed BERT-em większość modeli językowych przetwarzała tekst jednokierunkowo (tylko od lewej do prawej lub od prawej do lewej), co ograniczało możliwość uchwycenia kontekstu.

Wcześniejsze modele, takie jak Word2Vec czy GloVe, generowały kontekstowo niezależne osadzenia słów, przypisując każdemu wyrazowi pojedynczy wektor niezależnie od znaczenia. To sprawiało trudność przy słowach wieloznacznych (np. „bank” jako instytucja finansowa vs. „brzeg rzeki”).

Wprowadzenie Transformerów

W 2017 roku w pracy „Attention Is All You Need” przedstawiono architekturę Transformera. Transformatory to modele głębokiego uczenia, wykorzystujące mechanizm samo-uwagi (self-attention), który pozwala dynamicznie ważyć znaczenie każdej części wejścia.

Transformery zrewolucjonizowały NLP, umożliwiając równoczesne przetwarzanie wszystkich słów w zdaniu i trenowanie na większą skalę.

Powstanie BERT

Badacze z Google zbudowali BERT na bazie architektury Transformerów, przedstawiając go w pracy „BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” z 2018 roku. Innowacją BERT było zastosowanie treningu dwukierunkowego, uwzględniającego kontekst zarówno z lewej, jak i prawej strony.

BERT był pretrenowany na całej angielskiej Wikipedii (2,5 miliarda słów) oraz BookCorpus (800 milionów słów), co dało mu głębokie zrozumienie wzorców, składni i semantyki.

Architektura BERT

Przegląd

BERT to stos enkoderów architektury Transformer (wykorzystuje tylko enkoder, nie dekoder). Składa się z wielu warstw (12 lub 24 bloki Transformerów), z których każda zawiera mechanizm samo-uwagi i sieci neuronowe typu feed-forward.

Tokenizacja i osadzanie

BERT używa tokenizacji WordPiece, dzieląc słowa na podjednostki, by radzić sobie z rzadkimi lub nieznanymi słowami.

Każdy token wejściowy reprezentowany jest jako suma trzech osadzeń:

1. Token Embeddings: pojedyncze tokeny (słowa lub podsłowa),
2. Segment Embeddings: wskazują, czy token należy do zdania A czy B,
3. Position Embeddings: dostarczają informacji o pozycji tokena.

Dzięki temu BERT rozumie zarówno strukturę, jak i semantykę tekstu.

Mechanizm samo-uwagi (Self-Attention)

Samo-uwaga pozwala BERT-owi ważyć ważność każdego tokena względem wszystkich pozostałych w sekwencji, wychwytując zależności niezależnie od ich odległości.

Przykład: w zdaniu „Bank podniósł swoje stopy procentowe” samo-uwaga pomaga BERT-owi powiązać „bank” ze „stopami procentowymi”, rozumiejąc „bank” jako instytucję finansową.

Dwukierunkowy trening

Dwukierunkowy trening BERT umożliwia uchwycenie kontekstu z obu stron. Wykorzystywane są dwa cele treningowe:

1. Masked Language Modeling (MLM): losowo maskuje część tokenów i trenuje BERT na ich przewidywanie na podstawie kontekstu,
2. Next Sentence Prediction (NSP): trenuje BERT do przewidywania, czy zdanie B następuje po zdaniu A, pomagając w rozumieniu relacji między zdaniami.

Jak działa BERT

Masked Language Modeling (MLM)

W MLM BERT losowo wybiera 15% tokenów do potencjalnej zamiany:

• 80% zamieniane na [MASK]
• 10% zamieniane na losowy token
• 10% pozostaje bez zmian

Ta strategia sprzyja głębszemu rozumieniu języka.

Przykład:

• Oryginalne: „The quick brown fox jumps over the lazy dog.”
• Zamaskowane: „The quick brown [MASK] jumps over the lazy [MASK].”
• Model przewiduje „fox” i „dog”.

Next Sentence Prediction (NSP)

NSP pozwala BERT-owi zrozumieć relacje między zdaniami.

• 50% przypadków – zdanie B jest rzeczywiście następnym zdaniem,
• 50% przypadków – zdanie B jest losowe z korpusu.

Przykłady:

• Zdanie A: „The rain was pouring down.”
• Zdanie B: „She took out her umbrella.” → „IsNext”
• Zdanie B: „I enjoy playing chess.” → „NotNext”

Dostrajanie do zadań docelowych

Po pretreningu BERT jest dostrajany do konkretnych zadań NLP poprzez dodanie warstw wyjściowych. Dostrajanie wymaga mniej danych i mocy obliczeniowej niż trenowanie od zera.

Zastosowania BERT

BERT napędza liczne zadania NLP, często osiągając najlepsze wyniki w branży.

Analiza sentymentu

BERT potrafi klasyfikować sentyment (np. pozytywne/negatywne recenzje) z dużą subtelnością.

• Przykład: E-commerce używa BERT do analizy opinii i ulepszania produktów.

Odpowiadanie na pytania

BERT rozumie pytania i udziela odpowiedzi na podstawie kontekstu.

• Przykład: Chatbot używa BERT do odpowiedzi na pytanie „Jaka jest polityka zwrotów?”, odwołując się do odpowiednich dokumentów.

Rozpoznawanie nazwanych bytów (NER)

NER identyfikuje i klasyfikuje kluczowe byty (nazwy, organizacje, daty).

• Przykład: Agregatory wiadomości wyodrębniają byty, by użytkownicy mogli wyszukiwać konkretne tematy.

Tłumaczenie języka

Choć nie został stworzony do tłumaczeń, głębokie rozumienie języka przez BERT wspiera tłumaczenie, gdy jest łączony z innymi modelami.

Streszczanie tekstu

BERT potrafi generować zwięzłe streszczenia, wyłapując kluczowe koncepcje.

• Przykład: Kancelarie prawne streszczają umowy dla szybkiego dostępu do informacji.

Generowanie i uzupełnianie tekstu

BERT przewiduje maskowane słowa lub sekwencje, wspierając generowanie tekstu.

• Przykład: Klienty email sugerują kolejne słowa podczas pisania.

Przykłady zastosowań

Wyszukiwarka Google

W 2019 roku Google zaczęło używać BERT do ulepszania algorytmów wyszukiwarki, lepiej rozumiejąc kontekst i intencję zapytań.

Przykład:

• Zapytanie: „Can you get medicine for someone pharmacy?”
• Dzięki BERT Google rozumie, że użytkownik pyta o możliwość odbioru leków dla kogoś innego.

Automatyzacja AI i czatboty

BERT napędza czatboty, poprawiając rozumienie intencji użytkownika.

• Przykład: Chatboty obsługi klienta używają BERT do rozwiązywania złożonych pytań bez udziału człowieka.

Zastosowania w ochronie zdrowia

Wyspecjalizowane modele BERT jak BioBERT analizują teksty biomedyczne.

• Przykład: Naukowcy używają BioBERT przy odkrywaniu leków i analizie literatury.

Analiza dokumentów prawnych

Prawnicy wykorzystują BERT do analizy i streszczania tekstów prawnych.

• Przykład: Kancelarie szybciej identyfikują klauzule odpowiedzialności dzięki BERT.

Wariacje i rozszerzenia BERT

Istnieje wiele adaptacji BERT dostosowanych do wydajności i konkretnych domen:

• DistilBERT: mniejszy, szybszy, lżejszy – osiąga 95% wydajności BERT przy 40% mniejszej liczbie parametrów.
  Zastosowanie: środowiska mobilne.
• TinyBERT: jeszcze bardziej skondensowany, skraca rozmiar i czas wnioskowania.
• RoBERTa: trenowany na większych batchach i na większej ilości danych, bez NSP, osiągając jeszcze lepsze wyniki.
• BioBERT: pretrenowany na tekstach biomedycznych do zastosowań medycznych NLP.
• PatentBERT: dostrojony do klasyfikacji patentów.
• SciBERT: dostosowany do tekstów naukowych.
• VideoBERT: łączy dane wizualne i tekstowe do rozumienia materiałów wideo.

BERT w AI, automatyzacji i czatbotach

Wzmacnianie aplikacji AI

Kontekstowe rozumienie BERT napędza liczne zastosowania AI:

• Ulepszone rozumienie języka: Interpretuje tekst z uwzględnieniem niuansów i kontekstu.
• Efektywny transfer learning: Modele pretrenowane można łatwo dostroić na małej liczbie danych.
• Wszechstronność: Ogranicza potrzebę tworzenia modeli pod konkretne zadania.

Wpływ na czatboty

BERT znacznie poprawił jakość czatbotów i automatyzacji AI.

Przykłady:

• Obsługa klienta: Czatboty rozumieją i odpowiadają precyzyjnie.
• Wirtualni asystenci: Lepsze rozpoznawanie komend i odpowiedzi.
• Boty tłumaczące: Zachowują kontekst i dokładność.

Automatyzacja AI

BERT umożliwia automatyzację AI w przetwarzaniu dużych ilości tekstu bez udziału człowieka.

Przykłady zastosowań:

• Przetwarzanie dokumentów: Automatyczne sortowanie, tagowanie, streszczenia.
• Moderacja treści: Wykrywanie nieodpowiednich treści.
• Automatyczne raportowanie: Wyodrębnianie kluczowych informacji do raportów.

Badania nad BERT

1. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
   Autorzy: Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova
   Praca przedstawia architekturę i skuteczność BERT na wielu benchmarkach, umożliwiając wspólne uwzględnianie kontekstu z obu stron.
   Czytaj więcej

2. Multi-Task Bidirectional Transformer Representations for Irony Detection
   Autorzy: Chiyu Zhang, Muhammad Abdul-Mageed
   Zastosowanie BERT do wykrywania ironii z wykorzystaniem uczenia wielozadaniowego i pretreningu do adaptacji domenowej. Osiąga wynik 82,4 macro F1.
   Czytaj więcej

3. Sketch-BERT: Learning Sketch Bidirectional Encoder Representation from Transformers by Self-supervised Learning of Sketch Gestalt
   Autorzy: Hangyu Lin, Yanwei Fu, Yu-Gang Jiang, Xiangyang Xue
   Przedstawia Sketch-BERT do rozpoznawania i wyszukiwania szkiców z zastosowaniem uczenia samonadzorowanego i nowych sieci osadzających.
   Czytaj więcej

4. Transferring BERT Capabilities from High-Resource to Low-Resource Languages Using Vocabulary Matching
   Autor: Piotr Rybak
   Propozycja dopasowania słownictwa, by zaadaptować BERT do języków ubogich w zasoby, demokratyzując technologię NLP.
   Czytaj więcej