Was ist der BERT-Algorithmus?

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Der BERT-Algorithmus, der für Bidirectional Encoder Representations from Transformers steht, ist eine Methode zum Vortrainieren von Modellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die das Feld seit ihrer Vorstellung im Jahr 2018 revolutioniert hat.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen 10 Schlüsselpunkte vor, um diesen Ansatz und seine Auswirkungen auf die Entwicklung von Anwendungen, die auf dem Verständnis der menschlichen Sprache beruhen, besser zu verstehen, insbesondere durch Google.

1. Der bidirektionale Kontext

Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, bei denen die Wörter eines Textes in einer einzigen Richtung (von links nach rechts oder von rechts nach links) analysiert werden, der BERT-Algorithmus berücksichtigt gleichzeitig die Kontexte links und rechts von jedem Wort. Dadurch erhält er eine reichhaltigere und genauere Darstellung der semantischen Beziehungen zwischen den Wörtern.

Was bedeutet das?

Dank dieses Ansatzes ist BERT in der Lage, mit komplexen Mehrdeutigkeiten und Bedeutungsnuancen umzugehen, die anderen NLP-Methoden oftmals entgehen. Allerdings erfordert diese bidirektionale Analyse auch eine höhere Rechenleistung und Speicherkapazität, was das Training und die Verwendung von BERT-Modellen zeitlich und materiell aufwendiger machen kann.

2. Transformers und selbstbestimmtes Lernen

BERT basiert auf einer Modellierungsarchitektur namens transformersDas BERT-Modell ermöglicht das Lernen nicht nur auf der Grundlage der bereitgestellten Trainingsdaten, sondern auch auf der Grundlage der internen semantischen Beziehungen im Modell selbst. Auf diese Weise kann BERT neue Wortdarstellungen auf der Grundlage ihres Gesamtkontexts im Text generieren und seine Leistung dank dieser zusätzlichen Informationen schrittweise verbessern.

3. Die Technik des "Masked Language Model" (MLM) für das Lernen

Beim Training von BERT-Modellen wird die Methode des "Masked Language Model" besteht darin, bestimmte Wörter in den Lernsätzen zufällig zu maskieren und das Modell zu bitten, diese Wörter aus den anderen unmaskierten Wörtern im Kontext vorherzusagen. Dieser Schritt trägt dazu bei, dass BERT ein feines Verständnis für jedes Wort und seine Beziehungen zu den anderen Wörtern im Satz entwickelt.

4. Multiple Aufgaben zum Bewerten und Trainieren BERT

Neben der MLM-Technik wird BERT während seines Trainings auch anderen Bewertungsaufgaben unterzogen, wie z. B. die Vorhersage der Beziehung zwischen zwei Sätzen oder die Klassifizierung benannter Entitäten. Diese Kombination von Aufgaben trägt dazu bei, die Fähigkeit zur Verallgemeinerung und Anpassung des Modells an verschiedene NLP-Anwendungen zu stärken.

5. Ein übertragbarer Ansatz für verschiedene Sprachen und Bereiche

Der BERT-Algorithmus wurde ursprünglich für die englische Sprache entwickelt, aber es stellte sich heraus, dass dieser Ansatz auch erfolgreich auf andere Sprachen und Wissensbereiche übertragen. So findet man heute vortrainierte BERT-Varianten auf Korpora in Französisch, Spanisch, Chinesisch, Russisch usw. sowie auf sektorspezifischen Dokumenten wie dem Gesundheits- oder Rechtswesen.

6. Unterschiedlich große Vorlagen für verschiedene Bedürfnisse

BERT-Vorlagen sind in verschiedenen Größen erhältlich, die in der Regel durch die Anzahl der Schichten (oder "Transformatoren") und die Größe der Wortdarstellung ausgedrückt werden. Diese Größenvariationen ermöglichendie Vorlage an die besonderen Anforderungen der jeweiligen Anwendung anpassenEs ist wichtig, dass Sie sich auf die Leistung, die Geschwindigkeit oder den Verbrauch von Hardware-Ressourcen konzentrieren.

Was sind die gängigen Größen von BERT-Modellen?

Beispiele hierfür sind BERT Base mit 12 Ebenen und 768 Darstellungsdimensionen, BERT Large mit 24 Ebenen und 1024 Darstellungsdimensionen oder BERT-Tiny und BERT-Mini, die interessante Kompromisse zwischen Größe und Leistung für weniger ressourcenintensive Anwendungen bieten.

7. Ein Open-Source-Algorithmus dank Google

Die ursprüngliche Entwicklung von BERT wurde von Forschern von Google AI geleitet, die großzügigerweise ihre Arbeit unter einer freien und Open-Source-Lizenz veröffentlicht haben. Dadurch konnten Wissenschaftler und Entwickler auf der ganzen Welt auf diesen revolutionären Algorithmus zugreifen, ihn an ihre speziellen Bedürfnisse anpassen und zu seiner ständigen Verbesserung beitragen.

8. Eine breite Palette von Anwendungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache

Dank seiner Fortschritte im Bereich des Kontextverständnisses und der Generalisierung hat BERT viele Anwendungen im NLP-Bereich gefunden, wie z. B. :

• Maschinelle Übersetzung
• Die Texterzeugung
• Die Extraktion von Informationen und Wissen
• Die Klassifizierung von Dokumenten
• Frage-Antwort-Systeme
• Chatbots und virtuelle Assistenten

9. Ableitungen und Erweiterungen von BERT für bestimmte Anwendungsfälle

Die Popularität von BERT und seine Verfügbarkeit als Open Source führten auch zur Entstehung von zahlreiche Ableitungen und ErweiterungenSie versuchen, den Algorithmus zu verbessern oder an bestimmte Szenarien anzupassen. Zu diesen Varianten gehören RoBERTa, ALBERT, SpanBERT, BioBERT, LegalBERT und andere.

10. Zukünftige Herausforderungen für BERT und seine Nachfolger

Trotz seiner unbestreitbaren Erfolge weist BERT noch immer Herausforderungen und Grenzen auf, die die NLP-Forschung zu überwinden versucht. Zu diesen Herausforderungen gehören :

• Die Reduzierung des Energieverbrauchs und der Hardware-Ressourcen, die zum Trainieren und Ausführen von Modellen benötigt werden.
• Die Verbesserung der Robustheit und Zuverlässigkeit von Vorhersagen in neuartigen oder widrigen Situationen.
• Die Berücksichtigung einer breiteren und tieferen kulturellen und sprachlichen Vielfalt
• Das Verständnis und die Beherrschung von Verzerrungen und Diskriminierungen, die potenziell in Lerndaten und Modellausgaben enthalten sind.

Alles in allem stellt der BERT-Algorithmus einen großen Fortschritt im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache dar. Seine einzigartigen Merkmale wie die bidirektionale Kontextanalyse, die Verwendung von Transformern und die MLM-Technik ermöglichen es ihm, bei einer Vielzahl von textbezogenen Aufgaben eine überlegene Leistung zu erzielen.

Es gibt jedoch noch Herausforderungen, um diese vielversprechende Technologie weiter zu verbessern und zu entwickeln.