Τι είναι το μοντέλο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας BERT και πώς διαφέρει από το GPT;

Τα εργαλεία AI όπως το ChatGPT έχουν γίνει απίστευτα δημοφιλή από τότε που κυκλοφόρησαν. Τέτοια εργαλεία ξεπερνούν τα όρια της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), διευκολύνοντας την τεχνητή νοημοσύνη να διεξάγει συνομιλίες και να επεξεργάζεται τη γλώσσα ακριβώς όπως ένα πραγματικό άτομο.

Όπως ίσως γνωρίζετε, το ChatGPT βασίζεται στο μοντέλο Generative Pre-trained Transformer (GPT). Ωστόσο, αυτό δεν είναι το μόνο προεκπαιδευμένο μοντέλο εκεί έξω.

Το 2018, οι μηχανικοί της Google ανέπτυξαν το BERT (Αμφίδρομη Αναπαράσταση Κωδικοποιητή από τους Transformers), ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο βαθιάς μάθησης που έχει σχεδιαστεί για να κατανοεί το πλαίσιο των λέξεων σε μια πρόταση, επιτρέποντάς της να εκτελεί εργασίες όπως η ανάλυση συναισθημάτων, η απάντηση σε ερωτήσεις και η αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων με υψηλή ακρίβεια.

Τι είναι ο BERT;

Το BERT είναι ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης που αναπτύχθηκε από Google AI Research που χρησιμοποιεί μάθηση χωρίς επίβλεψη για την καλύτερη κατανόηση των ερωτημάτων φυσικής γλώσσας. Το μοντέλο χρησιμοποιεί μια αρχιτεκτονική μετασχηματιστή για να μάθει αμφίδρομες αναπαραστάσεις δεδομένων κειμένου, κάτι που του επιτρέπει να κατανοεί καλύτερα το πλαίσιο των λέξεων μέσα σε μια πρόταση ή παράγραφο.

Αυτό διευκολύνει τις μηχανές να ερμηνεύουν την ανθρώπινη γλώσσα όπως ομιλείται στην καθημερινή ζωή. Είναι σημαντικό να αναφέρουμε ότι ιστορικά οι υπολογιστές δυσκολεύονταν να επεξεργαστούν τη γλώσσα, ειδικά στην κατανόηση του περιβάλλοντος.

Σε αντίθεση με άλλα μοντέλα επεξεργασίας γλωσσών, το BERT εκπαιδεύεται να εκτελεί περισσότερες από 11 κοινές εργασίες NLP, καθιστώντας το μια εξαιρετικά δημοφιλή επιλογή στους κύκλους μηχανικής μάθησης.

Σε σύγκριση με άλλα δημοφιλή μοντέλα μετασχηματιστών όπως το GPT-3, το BERT έχει ένα ξεχωριστό πλεονέκτημα: είναι αμφίδρομος και, ως εκ τούτου, μπορεί να αξιολογεί το πλαίσιο από αριστερά προς τα δεξιά και από δεξιά προς τα αριστερά. Το GPT-3.5 και το GPT-4 εξετάζουν μόνο το πλαίσιο από αριστερά προς τα δεξιά, ενώ το BERT εξυπηρετεί και τα δύο.

Τα μοντέλα γλώσσας όπως το GPT χρησιμοποιούν περιβάλλον μονής κατεύθυνσης για να εκπαιδεύσουν το μοντέλο, επιτρέποντας ChatGPT για την εκτέλεση πολλών εργασιών. Με απλά λόγια, αυτά τα μοντέλα ανέλυσαν το πλαίσιο της εισαγωγής κειμένου από αριστερά προς τα δεξιά ή, σε ορισμένες περιπτώσεις, από δεξιά προς τα αριστερά. Ωστόσο, αυτή η προσέγγιση μονής κατεύθυνσης έχει περιορισμούς όσον αφορά την κατανόηση κειμένου, προκαλώντας ανακρίβειες στα παραγόμενα αποτελέσματα.

Ουσιαστικά, αυτό σημαίνει ότι ο BERT αναλύει το πλήρες πλαίσιο μιας πρότασης πριν δώσει μια απάντηση. Ωστόσο, είναι σκόπιμο να αναφέρουμε ότι το GPT-3 εκπαιδεύτηκε σε ένα σημαντικά μεγαλύτερο σώμα κειμένου (45TB) σε σύγκριση με το BERT (3TB).

Το BERT είναι ένα μοντέλο μάσκας γλώσσας

Ένα σημαντικό πράγμα που πρέπει να γνωρίζετε εδώ είναι ότι ο BERT βασίζεται στη μάσκα για να κατανοήσει το πλαίσιο μιας πρότασης. Κατά την επεξεργασία μιας πρότασης, αφαιρεί μέρη της και βασίζεται στο μοντέλο για να προβλέψει και να συμπληρώσει τα κενά.

Αυτό του επιτρέπει να «προβλέψει» το πλαίσιο, ουσιαστικά. Σε προτάσεις όπου μια λέξη μπορεί να έχει δύο διαφορετικές έννοιες, αυτό δίνει στα μοντέλα καλυμμένης γλώσσας ένα ξεχωριστό πλεονέκτημα.

Πώς λειτουργεί το BERT;

Το BERT εκπαιδεύτηκε σε ένα σύνολο δεδομένων άνω των 3,3 δισεκατομμυρίων λέξεων (βασιζόμενοι στη Wikipedia για έως και 2,5 δισεκατομμύρια λέξεις) και στο BooksCorpus από την Google για 800 εκατομμύρια λέξεις.

Το μοναδικό αμφίδρομο πλαίσιο του BERT επιτρέπει την ταυτόχρονη επεξεργασία κειμένου από αριστερά προς τα δεξιά και αντίστροφα. Αυτή η καινοτομία ενισχύει την κατανόηση της ανθρώπινης γλώσσας από το μοντέλο, επιτρέποντάς του να κατανοήσει πολύπλοκες σχέσεις μεταξύ των λέξεων και του πλαισίου τους.

Το στοιχείο διπλής κατεύθυνσης έχει τοποθετήσει το BERT ως ένα επαναστατικό μοντέλο μετασχηματιστή, οδηγώντας σε αξιοσημείωτες βελτιώσεις στις εργασίες NLP. Το πιο σημαντικό, βοηθά επίσης να περιγράψει την απόλυτη ικανότητα των εργαλείων που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη (AI) για την επεξεργασία της γλώσσας.

Η αποτελεσματικότητα του BERT δεν οφείλεται μόνο στην αμφίδρομη κατευθυντικότητα του αλλά και στον τρόπο προεκπαίδευσής του. Η προεκπαιδευτική φάση του BERT περιελάμβανε δύο βασικά βήματα, συγκεκριμένα το μοντέλο καλυμμένης γλώσσας (MLM) και την πρόβλεψη επόμενης πρότασης (NSP).

Ενώ οι περισσότερες μέθοδοι προ-προπόνησης καλύπτουν μεμονωμένα στοιχεία αλληλουχίας, το BERT χρησιμοποιεί το MLM για να κρύψει τυχαία ένα ποσοστό των διακριτικών εισόδου σε μια πρόταση κατά τη διάρκεια της προπόνησης. Αυτή η προσέγγιση αναγκάζει το μοντέλο να προβλέψει τις λέξεις που λείπουν, λαμβάνοντας υπόψη το πλαίσιο και από τις δύο πλευρές της καλυμμένης λέξης - εξ ου και η αμφίδρομη κατεύθυνση.

Στη συνέχεια, κατά τη διάρκεια του NSP, ο BERT μαθαίνει να προβλέπει εάν η πρόταση X ακολουθεί πραγματικά την πρόταση Y. Αυτή η ικανότητα εκπαιδεύει το μοντέλο να κατανοεί τις σχέσεις προτάσεων και το συνολικό πλαίσιο, το οποίο, με τη σειρά του, συμβάλλει στην αποτελεσματικότητα του μοντέλου.

Βελτιστοποίηση BERT

Μετά την προεκπαίδευση, το BERT πέρασε σε μια φάση τελειοποίησης, όπου το μοντέλο προσαρμόστηκε σε διάφορες εργασίες NLP, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης συναισθήματος, της αναγνώρισης οντοτήτων και των συστημάτων απάντησης ερωτήσεων. Η τελειοποίηση περιλαμβάνει εποπτευόμενη μάθηση, αξιοποίηση συνόλων δεδομένων με ετικέτα για τη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου για συγκεκριμένες εργασίες.

Η εκπαιδευτική προσέγγιση του BERT θεωρείται «καθολική» επειδή επιτρέπει στην ίδια αρχιτεκτονική μοντέλου να αντιμετωπίζει διαφορετικές εργασίες χωρίς την ανάγκη εκτεταμένων τροποποιήσεων. Αυτή η ευελιξία είναι ένας ακόμη λόγος για τη δημοτικότητα του BERT στους λάτρεις του NLP.

Για παράδειγμα, το BERT χρησιμοποιείται από την Google για την πρόβλεψη ερωτημάτων αναζήτησης και για την προσθήκη λέξεων που λείπουν, ειδικά όσον αφορά το πλαίσιο.

Σε ποιες περιπτώσεις χρησιμοποιείται το BERT;

Ενώ η Google χρησιμοποιεί το BERT στη μηχανή αναζήτησής της, έχει πολλές άλλες εφαρμογές:

Ανάλυση Συναισθήματος

Η ανάλυση συναισθήματος είναι μια βασική εφαρμογή του NLP που ασχολείται με την ταξινόμηση δεδομένων κειμένου με βάση τα συναισθήματα και τις απόψεις που είναι ενσωματωμένα σε αυτά. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας σε πολλούς τομείς, από την παρακολούθηση της ικανοποίησης των πελατών έως την πρόβλεψη των τάσεων της χρηματιστηριακής αγοράς.

Το BERT λάμπει σε αυτόν τον τομέα, καθώς αποτυπώνει τη συναισθηματική ουσία της εισροής κειμένου και προβλέπει με ακρίβεια το συναίσθημα πίσω από τις λέξεις.

Σύνοψη κειμένου

Λόγω της αμφίδρομης φύσης και των μηχανισμών προσοχής του, το BERT μπορεί να κατανοήσει κάθε λεπτό του κειμένου χωρίς να χάσει βασικές πληροφορίες. Το αποτέλεσμα είναι υψηλής ποιότητας, συνεκτικές περιλήψεις που αντικατοπτρίζουν με ακρίβεια το σημαντικό περιεχόμενο των εγγράφων εισόδου.

Αναγνώριση οντότητας με όνομα

Η αναγνώριση οντοτήτων με όνομα (NER) είναι μια άλλη ζωτική πτυχή του NLP που στοχεύει στον εντοπισμό και την κατηγοριοποίηση οντοτήτων όπως ονόματα, οργανισμοί και τοποθεσίες μέσα σε δεδομένα κειμένου.

Το BERT είναι πραγματικά μετασχηματιστικό στον χώρο NER, κυρίως λόγω της ικανότητάς του να αναγνωρίζει και να ταξινομεί πολύπλοκα μοτίβα οντοτήτων —ακόμα και όταν παρουσιάζονται σε περίπλοκες δομές κειμένου.

Συστήματα Ερωτήσεων-Απαντήσεων

Η κατανόηση των συμφραζομένων και η γείωση του BERT σε αμφίδρομους κωδικοποιητές τον καθιστούν ικανό να εξάγει ακριβείς απαντήσεις από μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Μπορεί να προσδιορίσει αποτελεσματικά το πλαίσιο μιας ερώτησης και να εντοπίσει την καταλληλότερη απάντηση μέσα στο κείμενο δεδομένα, μια δυνατότητα που μπορεί να αξιοποιηθεί για προηγμένα chatbot, μηχανές αναζήτησης, ακόμη και εικονικά βοηθοί.

Μηχανική μετάφραση μέσω BERT

Η μηχανική μετάφραση είναι μια βασική εργασία NLP που η BERT έχει βελτιώσει. Η αρχιτεκτονική του μετασχηματιστή και η αμφίδρομη κατανόηση του περιβάλλοντος συμβάλλουν στο σπάσιμο των φραγμών στη μετάφραση από τη μια γλώσσα στην άλλη.

Αν και επικεντρώνονται κυρίως στα αγγλικά, οι πολύγλωσσες παραλλαγές του BERT (mBERT) μπορούν να εφαρμοστούν στη μηχανή μεταφραστικά προβλήματα για πολλές γλώσσες, ανοίγοντας πόρτες σε πιο περιεκτικές πλατφόρμες και επικοινωνία μέσα.

Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση συνεχίζουν να ωθούν νέα όρια

Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι μοντέλα όπως το BERT αλλάζουν το παιχνίδι και ανοίγουν νέους δρόμους έρευνας. Αλλά, το πιο σημαντικό, τέτοια εργαλεία μπορούν εύκολα να ενσωματωθούν στις υπάρχουσες ροές εργασίας.