Home-theater-designers
Nástroje umělé inteligence jako ChatGPT se od svého vydání staly neuvěřitelně populárními. Takové nástroje posouvají hranice zpracování přirozeného jazyka (NLP) a usnadňují AI vést konverzace a zpracovávat jazyk stejně jako skutečný člověk.
Jak možná víte, ChatGPT spoléhá na model Generative Pre-trained Transformer (GPT). Není to však jediný předtrénovaný model.
VYUŽÍVÁNÍ VIDEA DNE
V roce 2018 inženýři společnosti Google vyvinuli BERT (obousměrné zobrazení kodéru od Transformers), předem vyškolený model hlubokého učení navržený tak, aby porozuměl kontextu slov ve větě, což mu umožňuje provádět úkoly, jako je analýza sentimentu, odpovídání na otázky, a rozpoznávání pojmenovaných entit s vysokou přesností.
Co je BERT?
BERT je model hlubokého učení vyvinutý společností Výzkum AI společnosti Google který využívá učení bez dozoru k lepšímu porozumění dotazům v přirozeném jazyce. Model využívá architekturu transformátoru k učení obousměrných reprezentací textových dat, což mu umožňuje lépe porozumět kontextu slov ve větě nebo odstavci.
To strojům usnadňuje interpretaci lidského jazyka tak, jak se mluví v každodenním životě. Je důležité zmínit, že pro počítače bylo historicky obtížné zpracovat jazyk, zejména porozumění kontextu.
Na rozdíl od jiných modelů zpracování jazyka je BERT vyškolen k provádění více než 11 běžných úloh NLP, což z něj činí extrémně oblíbenou volbu v kruzích strojového učení.
Ve srovnání s jinými populárními modely transformátorů, jako je GPT-3, má BERT výraznou výhodu: je obousměrný a jako takový je schopen vyhodnotit kontext zleva doprava a zprava doleva. GPT-3.5 a GPT-4 berou v úvahu pouze kontext zleva doprava, zatímco BERT vychází vstříc oběma.
Jazykové modely jako GPT používají k trénování modelu jednosměrný kontext, což umožňuje ChatGPT provádět několik úkolů. Jednoduše řečeno, tyto modely analyzovaly kontext vkládání textu zleva doprava nebo v některých případech zprava doleva. Tento jednosměrný přístup má však omezení, pokud jde o porozumění textu, což způsobuje nepřesnosti ve generovaných výstupech.
V podstatě to znamená, že BERT před poskytnutím odpovědi analyzuje úplný kontext věty. Je však vhodné zmínit, že GPT-3 byl trénován na podstatně větším korpusu textu (45 TB) ve srovnání s BERT (3 TB).
BERT je maskovaný jazykový model
Zde je důležité vědět, že BERT spoléhá na maskování, aby pochopil kontext věty. Při zpracování věty odstraňuje její části a spoléhá na model, aby předpověděl a doplnil mezery.
To mu v podstatě umožňuje „předvídat“ kontext. Ve větách, kde jedno slovo může mít dva různé významy, to dává maskovaným jazykovým modelům výraznou výhodu.
jak vytvořit zaváděcí usb z iso
Jak BERT funguje?
BERT byl trénován na datovém souboru více než 3,3 miliardy slov (až 2,5 miliardy slov se spoléhal na Wikipedii) a BooksCorpus od Google pro 800 milionů slov.
Jedinečný obousměrný kontext BERT umožňuje současné zpracování textu zleva doprava a naopak. Tato inovace zlepšuje porozumění modelu lidské řeči a umožňuje mu porozumět komplexním vztahům mezi slovy a jejich kontextem.
Prvek obousměrnosti umístil BERT jako revoluční model transformátoru, který přináší pozoruhodná vylepšení úloh NLP. Ještě důležitější je, že také pomáhá nastínit naprostou zdatnost nástrojů, které používají umělá inteligence (AI) zpracovat jazyk.
Efektivita BERT není jen díky jeho obousměrnosti, ale také díky tomu, jak byl předem vyškolen. Předškolní fáze BERT zahrnovala dva základní kroky, jmenovitě model maskovaného jazyka (MLM) a predikci další věty (NSP).
Zatímco většina předtréninkových metod maskuje jednotlivé sekvenční prvky, BERT používá MLM k náhodnému maskování procenta vstupních tokenů ve větě během školení. Tento přístup nutí model předpovídat chybějící slova, přičemž bere v úvahu kontext z obou stran maskovaného slova – tedy obousměrnost.
Během NSP se pak BERT naučí předvídat, zda věta X skutečně navazuje na větu Y. Tato schopnost trénuje model, aby porozuměl větným vztahům a celkovému kontextu, což zase přispívá k efektivitě modelu.
Jemné doladění BERT
Po předběžném školení BERT přešel do fáze jemného ladění, kde byl model přizpůsoben různým úkolům NLP, včetně analýzy sentimentu, rozpoznávání pojmenovaných entit a systémů odpovědí na otázky. Jemné ladění zahrnuje učení pod dohledem, využití označených datových sad ke zvýšení výkonu modelu pro konkrétní úkoly.
Školicí přístup BERT je považován za „univerzální“, protože umožňuje stejné architektuře modelu řešit různé úkoly bez nutnosti rozsáhlých úprav. Tato všestrannost je dalším důvodem popularity BERT mezi nadšenci NLP.
Google například používá BERT k předpovídání vyhledávacích dotazů a k doplnění chybějících slov, zejména pokud jde o kontext.
K čemu se BERT běžně používá?
Zatímco Google používá BERT ve svém vyhledávači, má několik dalších aplikací:
Analýza sentimentu
Analýza sentimentu je základní aplikací NLP, která se zabývá klasifikací textových dat na základě emocí a názorů v nich obsažených. To je zásadní v mnoha oblastech, od sledování spokojenosti zákazníků po předpovídání trendů na akciovém trhu.
BERT v této oblasti září, protože zachycuje emocionální podstatu textového vstupu a přesně předpovídá sentiment za slovy.
Shrnutí textu
Díky své obousměrné povaze a mechanismům pozornosti může BERT uchopit každý kousek textového kontextu, aniž by ztratil podstatné informace. Výsledkem jsou vysoce kvalitní, ucelené souhrny, které přesně odrážejí významný obsah vstupních dokumentů.
jak udělat rychlou poznámku v systému Windows 10
Rozpoznávání pojmenované entity
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) je dalším zásadním aspektem NLP zaměřeným na identifikaci a kategorizaci entit, jako jsou jména, organizace a umístění v textových datech.
BERT je skutečně transformativní v prostoru NER, především díky své schopnosti rozpoznat a klasifikovat složité vzorce entit – i když jsou prezentovány ve složitých textových strukturách.
Systémy odpovědí na otázky
Kontextové porozumění a zakotvení v obousměrných kodérech společnosti BERT z ní činí zběhlou v získávání přesných odpovědí z velkých souborů dat.
Dokáže efektivně určit kontext otázky a najít nejvhodnější odpověď v textových datech, což je schopnost, kterou lze využít pro pokročilé chatboty, vyhledávače a dokonce i virtuální asistenty.
Strojový překlad přes BERT
Strojový překlad je základní úkol NLP, který BERT vylepšil. Architektura transformátoru a obousměrné chápání kontextu přispívají k prolomení bariér při překládání z jednoho jazyka do druhého.
I když se vícejazyčné varianty BERT (mBERT) primárně zaměřují na angličtinu, lze je použít na problémy se strojovým překladem mnoha jazyků, čímž se otevírají dveře k inkluzivnějším platformám a komunikačním médiím.
Umělá inteligence a strojové učení pokračují v posouvání nových hranic
Není pochyb o tom, že modely jako BERT mění hru a otevírají nové cesty výzkumu. Ale co je důležitější, takové nástroje lze snadno integrovat do stávajících pracovních postupů.