GPT is niet het enige taalverwerkingsmodel in de stad.
AI-tools zoals ChatGPT zijn ongelooflijk populair geworden sinds ze zijn uitgebracht. Dergelijke tools verleggen de grenzen van natuurlijke taalverwerking (NLP), waardoor het voor AI gemakkelijker wordt om gesprekken te voeren en taal te verwerken, net als een echt persoon.
Zoals u wellicht weet, vertrouwt ChatGPT op het Generative Pre-trained Transformer-model (GPT). Dat is echter niet het enige vooraf getrainde model dat er is.
In 2018 ontwikkelden de ingenieurs van Google BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), een vooraf getraind, deep learning-model dat is ontworpen om de context van woorden in een zin begrijpen, waardoor deze taken kan uitvoeren zoals sentimentanalyse, het beantwoorden van vragen en het herkennen van benoemde entiteiten met hoge nauwkeurigheid.
Wat is BERT?
BERT is een deep learning-model ontwikkeld door Google AI-onderzoek dat gebruik maakt van leren zonder toezicht om vragen in natuurlijke taal beter te begrijpen. Het model gebruikt een transformatorarchitectuur om bidirectionele weergaven van tekstgegevens te leren, waardoor het de context van woorden in een zin of alinea beter kan begrijpen.
Dit maakt het voor machines gemakkelijker om menselijke taal te interpreteren zoals die in het dagelijks leven wordt gesproken. Het is belangrijk om te vermelden dat computers het van oudsher moeilijk vinden om taal te verwerken, vooral om de context te begrijpen.
In tegenstelling tot andere taalverwerkingsmodellen, is BERT getraind om meer dan 11 algemene NLP-taken uit te voeren, waardoor het een extreem populaire keuze is in machine learning-kringen.
In vergelijking met andere populaire transformatormodellen zoals GPT-3, heeft BERT een duidelijk voordeel: het is bidirectioneel en kan als zodanig de context van links naar rechts en van rechts naar links evalueren. GPT-3.5 en GPT-4 houden alleen rekening met de context van links naar rechts, terwijl BERT beide ondersteunt.
Taalmodellen zoals GPT gebruiken unidirectionele context om het model te trainen, waardoor ChatGPT om verschillende taken uit te voeren. Eenvoudig gezegd analyseerden deze modellen de context van tekstinvoer van links naar rechts of, in sommige gevallen, van rechts naar links. Deze eenrichtingsbenadering heeft echter beperkingen als het gaat om tekstbegrip, waardoor onnauwkeurigheden in de gegenereerde uitvoer ontstaan.
In wezen betekent dit dat BERT de volledige context van een zin analyseert alvorens een antwoord te geven. Het is echter relevant om te vermelden dat GPT-3 is getraind op een aanzienlijk groter tekstcorpus (45 TB) in vergelijking met BERT (3 TB).
BERT is een gemaskeerd taalmodel
Een belangrijk ding om te weten is dat BERT afhankelijk is van maskering om de context van een zin te begrijpen. Bij het verwerken van een zin verwijdert het delen ervan en vertrouwt het op het model om de hiaten te voorspellen en aan te vullen.
Hierdoor kan het in wezen de context "voorspellen". In zinnen waarin één woord twee verschillende betekenissen kan hebben, geeft dit gemaskeerde taalmodellen een duidelijk voordeel.
Hoe werkt BERT?
BERT is getraind op een dataset van meer dan 3,3 miljard woorden (met een beroep op Wikipedia voor maximaal 2,5 miljard woorden) en het BooksCorpus van Google voor 800 miljoen woorden.
De unieke bidirectionele context van BERT maakt de gelijktijdige verwerking van tekst van links naar rechts en vice versa mogelijk. Deze innovatie verbetert het begrip van de menselijke taal door het model, waardoor het complexe relaties tussen woorden en hun context kan begrijpen.
Het bidirectionele element heeft BERT gepositioneerd als een revolutionair transformatormodel, dat zorgt voor opmerkelijke verbeteringen in NLP-taken. Wat nog belangrijker is, het helpt ook om de enorme bekwaamheid van tools die gebruiken te schetsen kunstmatige intelligentie (AI) taal te verwerken.
De effectiviteit van BERT is niet alleen vanwege zijn bidirectionele karakter, maar ook vanwege de manier waarop het vooraf is getraind. De pre-trainingsfase van BERT bestond uit twee essentiële stappen, namelijk het gemaskeerde taalmodel (MLM) en de voorspelling van de volgende zin (NSP).
Terwijl de meeste pre-trainingsmethoden individuele sequentie-elementen maskeren, gebruikt BERT MLM om tijdens de training willekeurig een percentage invoertokens in een zin te maskeren. Deze benadering dwingt het model om de ontbrekende woorden te voorspellen, rekening houdend met de context van beide kanten van het gemaskeerde woord - vandaar de bidirectionele werking.
Vervolgens leert BERT tijdens NSP te voorspellen of zin X echt volgt op zin Y. Deze mogelijkheid traint het model om zinsrelaties en de algehele context te begrijpen, wat op zijn beurt bijdraagt aan de effectiviteit van het model.
Fine-tuning BERT
Na de pre-training ging BERT door naar een fase van fijnafstemming, waar het model werd aangepast aan verschillende NLP-taken, waaronder sentimentanalyse, herkenning van benoemde entiteiten en vraag-antwoordsystemen. Fine-tuning omvat leren onder toezicht, gebruikmakend van gelabelde datasets om de modelprestaties voor specifieke taken te verbeteren.
De trainingsbenadering van BERT wordt als "universeel" beschouwd omdat het dezelfde modelarchitectuur mogelijk maakt om verschillende taken aan te pakken zonder uitgebreide aanpassingen. Deze veelzijdigheid is nog een andere reden voor de populariteit van BERT onder NLP-enthousiastelingen.
BERT wordt bijvoorbeeld door Google gebruikt om zoekopdrachten te voorspellen en ontbrekende woorden in te pluggen, vooral in termen van context.
Waar wordt BERT vaak voor gebruikt?
Hoewel Google BERT in zijn zoekmachine gebruikt, heeft het verschillende andere toepassingen:
Sentiment analyse
Sentimentanalyse is een kerntoepassing van NLP die zich bezighoudt met het classificeren van tekstgegevens op basis van de emoties en meningen die erin zijn ingebed. Dit is cruciaal op tal van gebieden, van het monitoren van klanttevredenheid tot het voorspellen van beurstrends.
BERT blinkt uit in dit domein, omdat het de emotionele essentie van tekstuele invoer vastlegt en het sentiment achter de woorden nauwkeurig voorspelt.
Samenvatting van de tekst
Vanwege zijn bidirectionele karakter en aandachtsmechanismen kan BERT elke greintje tekstuele context begrijpen zonder essentiële informatie te verliezen. Het resultaat zijn coherente samenvattingen van hoge kwaliteit die de belangrijke inhoud van de inputdocumenten nauwkeurig weergeven.
Erkenning van benoemde entiteiten
Named Entity Recognition (NER) is een ander essentieel aspect van NLP dat gericht is op het identificeren en categoriseren van entiteiten zoals namen, organisaties en locaties binnen tekstgegevens.
BERT is echt transformerend in de NER-ruimte, voornamelijk vanwege het vermogen om complexe entiteitspatronen te herkennen en te classificeren - zelfs wanneer gepresenteerd binnen ingewikkelde tekststructuren.
Vraag-antwoordsystemen
BERT's contextuele begrip en basis in bidirectionele encoders maken het bedreven in het extraheren van nauwkeurige antwoorden uit grote datasets.
Het kan effectief de context van een vraag bepalen en het meest geschikte antwoord in de tekst vinden gegevens, een mogelijkheid die kan worden benut voor geavanceerde chatbots, zoekmachines en zelfs virtuele assistenten.
Machinevertaling via BERT
Machinevertaling is een essentiële NLP-taak die BERT heeft verbeterd. De transformatorarchitectuur en het bidirectionele begrip van context dragen bij aan het doorbreken van de barrières bij het vertalen van de ene taal naar de andere.
Hoewel voornamelijk gericht op het Engels, kunnen de meertalige varianten (mBERT) van BERT worden toegepast op machines vertaalproblemen voor tal van talen, waardoor deuren werden geopend naar meer inclusieve platforms en communicatie mediums.
AI en machine learning blijven nieuwe grenzen verleggen
Het lijdt weinig twijfel dat modellen zoals BERT het spel veranderen en nieuwe wegen voor onderzoek openen. Maar wat nog belangrijker is, dergelijke tools kunnen eenvoudig worden geïntegreerd in bestaande workflows.
