GPT تنها مدل پردازش زبان در شهر نیست.
ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT از زمان انتشار بسیار محبوب شده اند. چنین ابزارهایی مرزهای پردازش زبان طبیعی (NLP) را جابجا می‌کنند و باعث می‌شود هوش مصنوعی بتواند مکالمات و پردازش زبان را درست مانند یک شخص واقعی آسان‌تر کند.
همانطور که ممکن است بدانید، ChatGPT بر روی مدل ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده (GPT) متکی است. با این حال، این تنها مدل از پیش آموزش دیده موجود نیست.
در سال 2018، مهندسان گوگل BERT (نمایش رمزگذار دوطرفه از ترانسفورمرز) را توسعه دادند، یک مدل از پیش آموزش دیده و یادگیری عمیق طراحی شده برای درک متن کلمات در یک جمله، به آن اجازه می دهد تا وظایفی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، پاسخ به سؤال، و شناسایی موجودیت را با دقت بالا نامگذاری کرد.
BERT چیست؟
BERT یک مدل یادگیری عمیق است که توسط Google AI Research توسعه یافته است که از یادگیری بدون نظارت برای درک بهتر سوالات زبان طبیعی استفاده می کند. این مدل از یک معماری ترانسفورماتور برای یادگیری نمایش دو طرفه داده‌های متنی استفاده می‌کند که به آن اجازه می‌دهد تا متن کلمات را در یک جمله یا پاراگراف بهتر درک کند.
این باعث می‌شود ماشین‌ها بتوانند زبان انسان را به‌صورتی که در زندگی روزمره گفته می‌شود، آسان‌تر تفسیر کنند. ذکر این نکته حائز اهمیت است که کامپیوترها از لحاظ تاریخی پردازش زبان، به ویژه درک زمینه را با مشکل مواجه کرده اند.
بر خلاف سایر مدل‌های پردازش زبان، BERT برای انجام بیش از 11 کار رایج NLP آموزش دیده است که آن را به یک انتخاب بسیار محبوب در محافل یادگیری ماشین تبدیل می‌کند.
در مقایسه با سایر مدل‌های ترانسفورماتور محبوب مانند GPT-3، BERT دارای یک مزیت متمایز است: دو جهته است و به همین ترتیب، می‌تواند زمینه را از چپ به راست و راست به چپ ارزیابی کند. GPT-3.5 و GPT-4 فقط بافت چپ به راست را در نظر می گیرند، در حالی که BERT هر دو را برآورده می کند.
مدل‌های زبانی مانند GPT از زمینه یک جهته برای آموزش مدل استفاده می‌کنند که به ChatGPT اجازه می‌دهد چندین کار را انجام دهد. به زبان ساده، این مدل‌ها زمینه ورودی متن را از چپ به راست یا در برخی موارد از راست به چپ تحلیل می‌کنند. با این حال، این رویکرد یک جهته محدودیت هایی در درک متن دارد که باعث عدم دقت در خروجی های تولید شده می شود.
اساساً، این بدان معنی است که BERT پیش از ارائه پاسخ، متن کامل یک جمله را تجزیه و تحلیل می کند. با این حال، ذکر این نکته ضروری است که GPT-3 در مقایسه با BERT (3 ترابایت) روی مجموعه متنی بسیار بزرگتر (45 ترابایت) آموزش داده شده است.
BERT یک مدل زبان ماسک شده است
نکته مهمی که در اینجا باید بدانید این است که BERT برای درک متن یک جمله به ماسک کردن متکی است. هنگام پردازش یک جمله، بخش هایی از آن را حذف می کند و برای پیش بینی و تکمیل شکاف ها به مدل تکیه می کند.
این به آن اجازه می دهد تا اساساً زمینه را “پیش بینی” کند. در جملاتی که یک کلمه می‌تواند دو معنای متفاوت داشته باشد، این به مدل‌های زبان نقاب‌دار مزیت مشخصی می‌دهد.
BERT چگونه کار می کند؟
BERT بر روی مجموعه داده ای بیش از 3.3 میلیارد کلمه (با تکیه بر ویکی پدیا برای حداکثر 2.5 میلیارد کلمه) و BooksCorpus از Google برای 800 میلیون کلمه آموزش دیده است.
زمینه دوسویه منحصر به فرد BERT امکان پردازش همزمان متن را از چپ به راست و بالعکس می دهد. این نوآوری درک مدل از زبان انسان را افزایش می دهد و به آن اجازه می دهد تا روابط پیچیده بین کلمات و زمینه آنها را درک کند.
عنصر دو جهته BERT را به عنوان یک مدل ترانسفورماتور انقلابی قرار داده است که باعث پیشرفت های قابل توجه در وظایف NLP می شود. مهمتر از آن، به تشریح مهارت‌های محض ابزارهایی که از هوش مصنوعی (AI) برای پردازش زبان استفاده می‌کنند، کمک می‌کند.
اثربخشی BERT نه تنها به دلیل دوسویه بودن آن است، بلکه به دلیل نحوه از قبل آموزش داده شده آن است. مرحله قبل از آموزش BERT شامل دو مرحله اساسی بود، یعنی مدل زبان ماسک (MLM) و پیش بینی جمله بعدی (NSP).
در حالی که بیشتر روش‌های پیش‌آموزشی، عناصر توالی فردی را پنهان می‌کنند، BERT از MLM برای پنهان کردن تصادفی درصدی از نشانه‌های ورودی در یک جمله در طول آموزش استفاده می‌کند. این رویکرد مدل را مجبور می‌کند تا کلمات از دست رفته را با در نظر گرفتن زمینه از هر دو طرف کلمه پوشانده پیش‌بینی کند – از این رو دو جهتی بودن.
سپس، در طول NSP، BERT یاد می‌گیرد که پیش‌بینی کند که آیا جمله X واقعاً در جمله Y دنبال می‌شود یا خیر. این قابلیت مدل را برای درک روابط جمله و زمینه کلی آموزش می‌دهد، که به نوبه خود به اثربخشی مدل کمک می‌کند.
تنظیم دقیق BERT
پس از پیش‌آموزش، BERT به مرحله تنظیم دقیق رفت، جایی که مدل با وظایف مختلف NLP، از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، شناسایی موجودیت نامگذاری شده، و سیستم‌های پاسخ‌گویی به پرسش سازگار شد. تنظیم دقیق شامل یادگیری نظارت شده، استفاده از مجموعه داده های برچسب گذاری شده برای بهبود عملکرد مدل برای کارهای خاص است.
رویکرد آموزشی BERT “جهانی” در نظر گرفته می شود، زیرا به معماری مدل یکسان اجازه می دهد تا بدون نیاز به تغییرات گسترده، وظایف مختلف را انجام دهد. این تطبیق پذیری دلیل دیگری برای محبوبیت BERT در بین علاقه مندان به NLP است.
به عنوان مثال، BERT توسط گوگل برای پیش‌بینی عبارت‌های جستجو و اضافه کردن کلمات گمشده، به‌ویژه از نظر زمینه، استفاده می‌شود.
BERT معمولا برای چه مواردی استفاده می شود؟
در حالی که گوگل از BERT در موتور جستجوی خود استفاده می کند، چندین برنامه کاربردی دیگر نیز دارد:
تحلیل احساسات
تجزیه و تحلیل احساسات یک برنامه اصلی NLP است که با طبقه بندی داده های متنی بر اساس احساسات و نظرات موجود در آنها سروکار دارد. این در بسیاری از زمینه ها، از نظارت بر رضایت مشتری گرفته تا پیش بینی روند بازار سهام، بسیار مهم است.
BERT در این حوزه می درخشد، زیرا جوهر عاطفی ورودی متنی را به تصویر می کشد و احساسات پشت کلمات را به دقت پیش بینی می کند.
خلاصه سازی متن
به دلیل ماهیت دوسویه و مکانیسم های توجه، BERT می تواند هر ذره بافت متنی را بدون از دست دادن اطلاعات ضروری درک کند. نتیجه، خلاصه هایی با کیفیت بالا و منسجم است که به دقت محتوای قابل توجه اسناد ورودی را منعکس می کند.
به نام Entity Recognition
شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER) یکی دیگر از جنبه‌های حیاتی NLP است که هدف آن شناسایی و طبقه‌بندی موجودیت‌هایی مانند نام‌ها، سازمان‌ها و مکان‌ها در داده‌های متنی است.
BERT واقعاً در فضای NER تحول آفرین است، در درجه اول به دلیل توانایی آن در تشخیص و طبقه بندی الگوهای موجودیت پیچیده – حتی زمانی که در ساختارهای متنی پیچیده ارائه می شود.
سیستم های پرسش و پاسخ
درک زمینه‌ای و زمینه‌سازی BERT در رمزگذارهای دوطرفه، آن را در استخراج پاسخ‌های دقیق از مجموعه داده‌های بزرگ ماهر می‌سازد.
این می تواند به طور موثر زمینه یک سوال را تعیین کند و مناسب ترین پاسخ را در داده های متنی بیابد، قابلیتی که می تواند برای چت بات های پیشرفته، موتورهای جستجو و حتی دستیاران مجازی استفاده شود.
ترجمه ماشینی از طریق BERT
ترجمه ماشینی یک کار ضروری NLP است که BERT آن را بهبود بخشیده است. معماری ترانسفورماتور و درک دوسویه زمینه به شکستن موانع در ترجمه از یک زبان به زبان دیگر کمک می کند.
در حالی که در درجه اول بر زبان انگلیسی متمرکز است، انواع چند زبانه BERT (mBERT) می تواند برای مشکلات ترجمه ماشینی برای زبان های متعدد اعمال شود و درها را به روی پلت فرم ها و رسانه های ارتباطی فراگیرتر باز کند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی همچنان مرزهای جدیدی را به پیش می برند
شکی نیست که مدل هایی مانند BERT در حال تغییر بازی و گشودن راه های جدید تحقیق هستند. اما مهمتر از آن، چنین ابزارهایی را می توان به راحتی در جریان کار موجود ادغام کرد.