GPT ist nicht das einzige Sprachverarbeitungsmodell in der Stadt.
KI-Tools wie ChatGPT sind seit ihrer Veröffentlichung unglaublich beliebt geworden. Solche Tools erweitern die Grenzen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und erleichtern es der KI, Gespräche zu führen und Sprache wie eine echte Person zu verarbeiten.
Wie Sie vielleicht wissen, basiert ChatGPT auf dem Generative Pre-Trained Transformer-Modell (GPT). Dies ist jedoch nicht das einzige vortrainierte Modell da draußen.
Im Jahr 2018 entwickelten die Ingenieure von Google BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), ein vortrainiertes Deep-Learning-Modell, das darauf ausgelegt ist den Kontext von Wörtern in einem Satz zu verstehen, wodurch Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Fragenbeantwortung und Erkennung benannter Entitäten mit hoher Leistung ausgeführt werden können Genauigkeit.
Was ist BERT?
BERT ist ein Deep-Learning-Modell, das von entwickelt wurde Google KI-Forschung das unüberwachtes Lernen verwendet, um Abfragen in natürlicher Sprache besser zu verstehen. Das Modell verwendet eine Transformer-Architektur, um bidirektionale Darstellungen von Textdaten zu lernen, wodurch es den Kontext von Wörtern innerhalb eines Satzes oder Absatzes besser verstehen kann.
Dies erleichtert es Maschinen, die menschliche Sprache so zu interpretieren, wie sie im Alltag gesprochen wird. Es ist wichtig zu erwähnen, dass Computer es in der Vergangenheit schwierig fanden, Sprache zu verarbeiten, insbesondere den Kontext zu verstehen.
Im Gegensatz zu anderen Sprachverarbeitungsmodellen ist BERT darauf trainiert, mehr als 11 gängige NLP-Aufgaben auszuführen, was es zu einer äußerst beliebten Wahl in Kreisen des maschinellen Lernens macht.
Im Vergleich zu anderen beliebten Transformer-Modellen wie GPT-3 hat BERT einen entscheidenden Vorteil: Es ist bidirektional und kann daher den Kontext von links nach rechts und von rechts nach links auswerten. GPT-3.5 und GPT-4 berücksichtigen nur den Kontext von links nach rechts, während BERT beide berücksichtigt.
Sprachmodelle wie GPT verwenden unidirektionalen Kontext, um das Modell zu trainieren, was es ermöglicht ChatGPT, um mehrere Aufgaben auszuführen. Einfach ausgedrückt analysierten diese Modelle den Kontext der Texteingabe von links nach rechts oder in einigen Fällen von rechts nach links. Dieser unidirektionale Ansatz hat jedoch Einschränkungen beim Textverständnis, was zu Ungenauigkeiten in den generierten Ausgaben führt.
Im Wesentlichen bedeutet dies, dass BERT den vollständigen Kontext eines Satzes analysiert, bevor es eine Antwort liefert. Es ist jedoch wichtig zu erwähnen, dass GPT-3 im Vergleich zu BERT (3 TB) auf einem erheblich größeren Textkorpus (45 TB) trainiert wurde.
BERT ist ein maskiertes Sprachmodell
Eine wichtige Sache, die Sie hier wissen sollten, ist, dass BERT auf Maskierung angewiesen ist, um den Kontext eines Satzes zu verstehen. Bei der Verarbeitung eines Satzes entfernt es Teile davon und verlässt sich auf das Modell, um die Lücken vorherzusagen und zu vervollständigen.
Dies ermöglicht es ihm, den Kontext im Wesentlichen "vorherzusagen". In Sätzen, in denen ein Wort zwei verschiedene Bedeutungen haben kann, verschafft dies maskierten Sprachmodellen einen deutlichen Vorteil.
Wie funktioniert BERT?
BERT wurde mit einem Datensatz von über 3,3 Milliarden Wörtern (unter Berufung auf Wikipedia für bis zu 2,5 Milliarden Wörter) und dem BooksCorpus von Google für 800 Millionen Wörter trainiert.
Der einzigartige bidirektionale Kontext von BERT ermöglicht die gleichzeitige Verarbeitung von Text von links nach rechts und umgekehrt. Diese Innovation verbessert das Verständnis des Modells für die menschliche Sprache und ermöglicht es ihm, komplexe Beziehungen zwischen Wörtern und ihrem Kontext zu verstehen.
Das bidirektionale Element hat BERT als revolutionäres Transformer-Modell positioniert, das bemerkenswerte Verbesserungen bei NLP-Aufgaben vorantreibt. Noch wichtiger ist, dass es auch hilft, die schiere Leistungsfähigkeit der verwendeten Tools zu skizzieren Künstliche Intelligenz (KI) Sprache zu verarbeiten.
Die Effektivität von BERT liegt nicht nur an seiner Bidirektionalität, sondern auch daran, wie es vortrainiert wurde. Die Vortrainingsphase von BERT umfasste zwei wesentliche Schritte, nämlich das maskierte Sprachmodell (MLM) und die Vorhersage des nächsten Satzes (NSP).
Während die meisten Vortrainingsmethoden einzelne Sequenzelemente maskieren, verwendet BERT MLM, um während des Trainings zufällig einen Prozentsatz von Eingabetokens in einem Satz zu maskieren. Dieser Ansatz zwingt das Modell, die fehlenden Wörter vorherzusagen, wobei der Kontext von beiden Seiten des maskierten Worts berücksichtigt wird – daher die Bidirektionalität.
Dann lernt BERT während der NSP vorherzusagen, ob Satz X wirklich auf Satz Y folgt. Diese Fähigkeit trainiert das Modell, Satzbeziehungen und den Gesamtkontext zu verstehen, was wiederum zur Effektivität des Modells beiträgt.
Feintuning BERT
Nach dem Vortraining ging BERT zu einer Feinabstimmungsphase über, in der das Modell an verschiedene NLP-Aufgaben angepasst wurde, darunter Stimmungsanalyse, Erkennung benannter Entitäten und Frage-Antwort-Systeme. Die Feinabstimmung umfasst überwachtes Lernen, wobei beschriftete Datensätze genutzt werden, um die Modellleistung für bestimmte Aufgaben zu verbessern.
Der Trainingsansatz von BERT gilt als „universal“, da er es ermöglicht, mit derselben Modellarchitektur unterschiedliche Aufgaben zu bewältigen, ohne dass umfangreiche Modifikationen erforderlich sind. Diese Vielseitigkeit ist ein weiterer Grund für die Popularität von BERT unter NLP-Enthusiasten.
Beispielsweise wird BERT von Google verwendet, um Suchanfragen vorherzusagen und fehlende Wörter einzufügen, insbesondere in Bezug auf den Kontext.
Wofür wird BERT üblicherweise verwendet?
Während Google BERT in seiner Suchmaschine verwendet, hat es mehrere andere Anwendungen:
Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse ist eine Kernanwendung von NLP, die sich mit der Klassifizierung von Textdaten basierend auf den darin eingebetteten Emotionen und Meinungen befasst. Dies ist in zahlreichen Bereichen von entscheidender Bedeutung, von der Überwachung der Kundenzufriedenheit bis hin zur Vorhersage von Börsentrends.
BERT glänzt in diesem Bereich, da es die emotionale Essenz von Texteingaben einfängt und die Stimmung hinter den Wörtern genau vorhersagt.
Textzusammenfassung
Aufgrund seiner bidirektionalen Natur und Aufmerksamkeitsmechanismen kann BERT jedes Jota des Textkontexts erfassen, ohne wesentliche Informationen zu verlieren. Das Ergebnis sind qualitativ hochwertige, kohärente Zusammenfassungen, die den wesentlichen Inhalt der Eingabedokumente genau wiedergeben.
Erkennung benannter Entitäten
Named Entity Recognition (NER) ist ein weiterer wichtiger Aspekt von NLP, der darauf abzielt, Entitäten wie Namen, Organisationen und Orte in Textdaten zu identifizieren und zu kategorisieren.
BERT ist im NER-Raum wirklich transformativ, vor allem wegen seiner Fähigkeit, komplexe Entitätsmuster zu erkennen und zu klassifizieren – selbst wenn sie in komplizierten Textstrukturen präsentiert werden.
Frage-Antwort-Systeme
Das kontextbezogene Verständnis und die Erfahrung von BERT mit bidirektionalen Encodern machen es zu einem Experten, um genaue Antworten aus großen Datensätzen zu extrahieren.
Es kann den Kontext einer Frage effektiv bestimmen und die am besten geeignete Antwort im Text finden Daten, eine Fähigkeit, die für fortschrittliche Chatbots, Suchmaschinen und sogar virtuelle genutzt werden kann Assistenten.
Maschinelle Übersetzung über BERT
Die maschinelle Übersetzung ist eine wesentliche NLP-Aufgabe, die BERT verbessert hat. Die Transformer-Architektur und das bidirektionale Kontextverständnis tragen dazu bei, die Barrieren beim Übersetzen von einer Sprache in eine andere zu überwinden.
Während der Schwerpunkt hauptsächlich auf Englisch liegt, können die mehrsprachigen Varianten von BERT (mBERT) auf Maschinen angewendet werden Übersetzungsprobleme für zahlreiche Sprachen, die Türen zu inklusiveren Plattformen und Kommunikation öffnen Medien.
KI und maschinelles Lernen erweitern weiterhin neue Grenzen
Es besteht kein Zweifel, dass Modelle wie BERT das Spiel verändern und neue Wege der Forschung eröffnen. Aber noch wichtiger ist, dass solche Tools einfach in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden können.