BERT

Ce este BERT?

BERT, acronim pentru Bidirectional Encoder Representations from Transformers, este un framework open-source de învățare automată pentru procesarea limbajului natural (NLP). Dezvoltat de cercetători de la Google AI Language și introdus în 2018, BERT a avansat semnificativ NLP, permițând mașinilor să înțeleagă limbajul într-un mod mai apropiat de cel uman.

La bază, BERT ajută computerele să interpreteze sensul limbajului ambiguu sau dependent de context din text, analizând cuvintele înconjurătoare într-o propoziție—atât înainte, cât și după cuvântul țintă. Această abordare bidirecțională permite BERT să surprindă toate nuanțele limbajului, făcându-l extrem de eficient pentru o gamă largă de sarcini NLP.

Context și istoric BERT

Evoluția modelelor de limbaj

Înainte de BERT, majoritatea modelelor de limbaj procesau textul unidirecțional (fie de la stânga la dreapta, fie de la dreapta la stânga), limitând capacitatea lor de a surprinde contextul.

Modele anterioare precum Word2Vec și GloVe generau embedding-uri context-free, atribuind același vector fiecărui cuvânt, indiferent de context. Această abordare avea dificultăți cu cuvintele polisemantice (de ex., „bank” ca instituție financiară vs. mal de râu).

Introducerea Transformerelor

În 2017, arhitectura Transformer a fost introdusă în lucrarea „Attention Is All You Need”. Transformerele sunt modele de deep learning care folosesc self-attention, permițându-le să cântărească semnificația fiecărei părți a inputului dinamic.

Transformerele au revoluționat NLP procesând toate cuvintele dintr-o propoziție simultan, permițând antrenarea la scară mai mare.

Dezvoltarea BERT

Cercetătorii Google au dezvoltat BERT pornind de la arhitectura Transformer, prezentat în lucrarea din 2018 „BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”. Inovația BERT a fost antrenarea bidirecțională, luând în considerare contextul atât din stânga, cât și din dreapta.

BERT a fost pre-antrenat pe întregul Wikipedia în engleză (2,5 miliarde de cuvinte) și BookCorpus (800 de milioane de cuvinte), oferindu-i o înțelegere profundă a tiparelor, sintaxei și semanticii.

Arhitectura BERT

Prezentare generală

BERT este un stack de encodere al arhitecturii Transformer (folosește doar encoderul, nu și decoderul). Este format din mai multe straturi (12 sau 24 de blocuri Transformer), fiecare cu self-attention și rețele neurale feed-forward.

Tokenizare și embedding

BERT folosește tokenizarea WordPiece, împărțind cuvintele în subunități pentru a gestiona cuvintele rare sau necunoscute.

Fiecare token de input este reprezentat prin suma a trei embedding-uri:

1. Token Embeddings: Tokeni individuali (cuvinte sau subcuvinte).
2. Segment Embeddings: Indică dacă un token aparține propoziției A sau B.
3. Position Embeddings: Oferă informații despre poziția fiecărui token.

Acestea ajută BERT să înțeleagă atât structura, cât și semantica.

Mecanismul Self-Attention

Self-attention permite BERT să cântărească importanța fiecărui token față de toți ceilalți din secvență, surprinzând dependențele indiferent de distanța lor.

De exemplu, în „Banca a mărit ratele dobânzii”, self-attention ajută BERT să asocieze „banca” cu „ratele dobânzii”, înțelegând „banca” ca instituție financiară.

Antrenare bidirecțională

Antrenarea bidirecțională a BERT îi permite să surprindă contextul din ambele direcții. Acest lucru se realizează prin două obiective de antrenament:

1. Masked Language Modeling (MLM): Tokeni de input sunt mascați aleator și BERT este antrenat să-i prezică pe baza contextului.
2. Next Sentence Prediction (NSP): BERT este antrenat să prezică dacă propoziția B urmează după propoziția A, ajutând la înțelegerea relațiilor dintre propoziții.

Cum funcționează BERT

Masked Language Modeling (MLM)

În MLM, BERT selectează aleator 15% dintre tokeni pentru posibilă înlocuire:

• 80% sunt înlocuiți cu [MASK]
• 10% sunt înlocuiți cu un token aleatoriu
• 10% rămân neschimbați

Această strategie favorizează o înțelegere mai profundă a limbajului.

Exemplu:

• Original: „Vulpea maro rapidă sare peste câinele leneș.”
• Mascat: „Vulpea maro [MASK] sare peste câinele [MASK].”
• Modelul prezice „rapidă” și „leneș”.

Next Sentence Prediction (NSP)

NSP ajută BERT să înțeleagă relațiile dintre propoziții.

• 50% din cazuri, propoziția B este următoarea propoziție reală.
• 50% din cazuri, propoziția B este aleatorie din corpus.

Exemple:

• Propoziția A: „Ploua torențial.”
• Propoziția B: „Ea și-a scos umbrela.” → „IsNext”
• Propoziția B: „Îmi place să joc șah.” → „NotNext”

Fine-tuning pentru sarcini specifice

După pre-antrenare, BERT este ajustat (fine-tuned) pentru sarcini NLP specifice prin adăugarea unor straturi de output. Ajustarea necesită mai puține date și resurse decât antrenarea de la zero.

Cum este folosit BERT

BERT alimentează multe sarcini NLP, obținând adesea rezultate de ultimă generație.

Analiza sentimentelor

BERT poate clasifica sentimentele (ex: recenzii pozitive/negative) cu subtilitate.

• Exemplu: Platforme de comerț electronic folosesc BERT pentru analiza recenziilor și îmbunătățirea produselor.

Răspuns la întrebări

BERT înțelege întrebările și oferă răspunsuri din context.

• Exemplu: Un chatbot folosește BERT pentru a răspunde la „Care este politica de returnare?” consultând documentele de politică.

Recunoașterea entităților denumite (NER)

NER identifică și clasifică entități cheie (nume, organizații, date).

• Exemplu: Agregatoare de știri extrag entități pentru ca utilizatorii să poată căuta subiecte specifice.

Traducere de limbă

Deși nu este proiectat pentru traducere, înțelegerea profundă a limbajului de către BERT ajută traducerea când este combinat cu alte modele.

Rezumarea textului

BERT poate genera rezumate concise identificând conceptele cheie.

• Exemplu: Firmele de avocatură rezumă contracte pentru acces rapid la informații.

Generare și completare de text

BERT prezice cuvinte sau secvențe mascate, ajutând la generarea de text.

• Exemplu: Clienții de email sugerează următoarele cuvinte pe măsură ce utilizatorii tastează.

Exemple de cazuri de utilizare

Căutarea Google

În 2019, Google a început să folosească BERT pentru a îmbunătăți algoritmii de căutare, înțelegând contextul și intenția din spatele interogărilor.

Exemplu:

• Interogare: „Poți lua medicamente pentru altcineva farmacie?”
• Cu BERT: Google înțelege că utilizatorul întreabă despre ridicarea medicamentelor pentru altcineva.

Automatizare AI și chatboți

BERT alimentează chatboți, îmbunătățind înțelegerea inputului utilizatorilor.

• Exemplu: Chatboții pentru suport clienți folosesc BERT pentru a gestiona întrebări complexe fără intervenție umană.

Aplicații în sănătate

Modele BERT specializate, precum BioBERT, procesează texte biomedicale.

• Exemplu: Cercetătorii folosesc BioBERT pentru descoperirea de medicamente și analiza literaturii de specialitate.

Analiza documentelor juridice

Profesioniștii din domeniul juridic folosesc BERT pentru a analiza și rezuma texte juridice.

• Exemplu: Firmele de avocatură identifică clauze de răspundere mai rapid cu ajutorul BERT.

Variații și extensii ale BERT

Există mai multe adaptări ale BERT pentru eficiență sau domenii specifice:

• DistilBERT: Mai mic, mai rapid, mai ușor, cu 95% din performanța BERT folosind cu 40% mai puțini parametri.
  Utilizare: Medii mobile.
• TinyBERT: Și mai compact, reducând dimensiunea modelului și timpul de inferență.
• RoBERTa: Antrenat cu batch-uri mai mari și mai multe date, fără NSP, obținând performanțe și mai bune.
• BioBERT: Pre-antrenat pe texte biomedicale pentru NLP biomedical.
• PatentBERT: Fine-tuned pentru clasificarea brevetelor.
• SciBERT: Adaptat pentru texte științifice.
• VideoBERT: Integrează date vizuale și textuale pentru înțelegerea videoclipurilor.

BERT în AI, automatizare AI și chatboți

Îmbunătățirea aplicațiilor AI

Înțelegerea contextuală a BERT alimentează numeroase aplicații AI:

• Înțelegere avansată a limbajului: Interpretează textul cu nuanță și context.
• Transfer learning eficient: Modele pre-antrenate ajustate cu puține date.
• Versatilitate: Reduce nevoia de modele specifice pentru fiecare sarcină.

Impact asupra chatboților

BERT a îmbunătățit considerabil calitatea chatboților și a automatizărilor AI.

Exemple:

• Suport clienți: Chatboții înțeleg și răspund corect.
• Asistenți virtuali: Recunoaștere și răspuns mai bune la comenzi.
• Boti de traducere: Mențin contextul și acuratețea.

Automatizare AI

BERT permite automatizarea AI pentru procesarea volumelor mari de texte fără intervenție umană.

Cazuri de utilizare:

• Procesare documente: Sortare, etichetare și rezumare automată.
• Moderare de conținut: Identificarea conținutului nepotrivit.
• Raportare automată: Extrage informații esențiale pentru rapoarte.

Cercetare despre BERT

1. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
   Autori: Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova
   Prezintă arhitectura BERT și eficacitatea pe mai multe benchmark-uri, permițând condiționare comună pe contextul din stânga și din dreapta.
   Citește mai mult

2. Multi-Task Bidirectional Transformer Representations for Irony Detection
   Autori: Chiyu Zhang, Muhammad Abdul-Mageed
   Aplică BERT pentru detectarea ironiei, folosind învățare multi-task și pre-antrenare pentru adaptarea la domeniu. Obține un scor macro F1 de 82,4.
   Citește mai mult

3. Sketch-BERT: Learning Sketch Bidirectional Encoder Representation from Transformers by Self-supervised Learning of Sketch Gestalt
   Autori: Hangyu Lin, Yanwei Fu, Yu-Gang Jiang, Xiangyang Xue
   Introduce Sketch-BERT pentru recunoașterea și regăsirea schițelor, aplicând învățare self-supervised și rețele de embedding inovatoare.
   Citește mai mult

4. Transferring BERT Capabilities from High-Resource to Low-Resource Languages Using Vocabulary Matching
   Autor: Piotr Rybak
   Propune potrivirea vocabularului pentru a adapta BERT la limbile cu resurse puține, democratizând tehnologia NLP.
   Citește mai mult