В сфере искусственного интеллекта некоторые модели могут революционизировать наш подход к обработке языка. BERT — одна из таких моделей, основанная на известной архитектуре трансформаторов, которая оставила неизгладимый след в сфере искусственного интеллекта.
Сущность BERT
По своей сути BERT — это языковая модель, предназначенная для решения конкретных лингвистических задач. Его мастерство заключается в понимании языка и распознавании сложных взаимосвязей между словами. Это понимание позволяет точно настроить BERT для множества языковых задач, от анализа настроений до распознавания именованных объектов.
Тренировочный процесс
Обучение такой модели, как BERT, представляет собой двойной процесс. Начальный этап, известный как предварительное обучение, включает в себя обучение модели нюансам языка. Последующий этап, называемый тонкой настройкой, адаптирует модель к конкретной задаче. Учитывая обширные данные и время, необходимые для предварительного обучения, большинство пользователей используют предварительно обученную модель BERT, уделяя особое внимание аспекту тонкой настройки.
Архитектура BERT
Если углубляться в архитектуру BERT, то она напоминает трансформаторы. Для тех, кто незнаком, преобразователи включают в себя кодеры и декодеры. Пока кодеры улавливают контекст языка, декодеры выполняют поставленную задачу. В случае BERT модель состоит исключительно из сложенных кодеров, что делает ее чисто языковой моделью.
Однако BERT — это больше, чем просто набор кодировщиков. Для обработки и понимания данных требуются специальные механизмы внедрения входных данных. Используются три основных вложения:
1. Позиционное кодирование. Учитывая, что преобразователи обрабатывают все входные слова одновременно, позиционное кодирование имеет решающее значение для передачи положения каждого слова в предложении.
2. Встраивание сегментов или предложений: Эти встраивания различают несколько предложений. подается в модель, что важно для таких задач, как ответ на вопрос или предсказание следующего предложения.
3. Встраивание токенов: это числовые представления отдельных слов, переводящие лингвистические элементы в формат, понятный модели.
