מהו מודל עיבוד השפה הטבעית של BERT וכיצד הוא שונה מ-GPT?

כלי בינה מלאכותית כמו ChatGPT הפכו פופולריים להפליא מאז שיצאו לאור. כלים כאלה דוחפים את הגבולות של עיבוד שפה טבעית (NLP), ומקלים על AI לנהל שיחות ולעבד שפה בדיוק כמו אדם אמיתי.

כפי שאתה אולי יודע, ChatGPT מסתמך על המודל Generative Pre-trained Transformer (GPT). עם זאת, זה לא הדגם היחיד שהוכשר מראש בחוץ.

בשנת 2018, המהנדסים בגוגל פיתחו את BERT (ייצוג מקודד דו-כיווני מרובוטריקים), מודל למידה עמוקה שהוכשר מראש שנועד להבין את ההקשר של מילים במשפט, ולאפשר לו לבצע משימות כמו ניתוח סנטימנטים, תשובות לשאלות וזיהוי ישויות עם שמות גבוהים דיוק.

מה זה BERT?

BERT הוא מודל למידה עמוקה שפותח על ידי מחקר בינה מלאכותית של גוגל שמשתמש בלמידה ללא פיקוח כדי להבין טוב יותר שאילתות בשפה טבעית. המודל משתמש בארכיטקטורת שנאי כדי ללמוד ייצוגים דו-כיווניים של נתוני טקסט, מה שמאפשר לו להבין טוב יותר את ההקשר של מילים בתוך משפט או פסקה.

זה מקל על מכונות לפרש את השפה האנושית כפי שהיא מדוברת בחיי היומיום. חשוב להזכיר שמחשבים התקשו היסטורית לעבד שפה, במיוחד להבין את ההקשר.

בניגוד למודלים אחרים של עיבוד שפות, BERT מאומן לבצע יותר מ-11 משימות NLP נפוצות, מה שהופך אותו לבחירה פופולרית ביותר בחוגי למידת מכונה.

בהשוואה לדגמי שנאים פופולריים אחרים כמו GPT-3, ל-BERT יש יתרון מובהק: הוא דו-כיווני, וככזה, מסוגל להעריך הקשר משמאל לימין ומימין לשמאל. GPT-3.5 ו-GPT-4 מתייחסים רק להקשר משמאל לימין, בעוד BERT מתייחס לשניהם.

מודלים של שפה כמו GPT משתמשים בהקשר חד-כיווני כדי לאמן את המודל, מה שמאפשר ChatGPT לביצוע מספר משימות. במילים פשוטות, מודלים אלה ניתחו את ההקשר של קלט טקסט משמאל לימין או, במקרים מסוימים, מימין לשמאל. עם זאת, לגישה החד-כיוונית הזו יש מגבלות בכל הנוגע להבנת טקסט, מה שגורם לאי דיוקים בפלט שנוצר.

בעיקרו של דבר, המשמעות היא ש-BERT מנתח את ההקשר המלא של המשפט לפני מתן תשובה. עם זאת, ראוי להזכיר ש-GPT-3 הוכשר על קורפוס טקסט גדול בהרבה (45TB) בהשוואה ל-BERT (3TB).

BERT הוא מודל שפה עם מסכות

דבר שחשוב לדעת כאן הוא ש-BERT מסתמך על מיסוך כדי להבין את ההקשר של משפט. בעת עיבוד משפט, הוא מסיר חלקים ממנו ומסתמך על המודל כדי לחזות ולהשלים את הפערים.

זה מאפשר לו "לחזות" את ההקשר, בעצם. במשפטים שבהם למילה אחת יכולות להיות שתי משמעויות שונות, זה נותן למודלים של שפה רעולי פנים יתרון מובהק.

איך BERT עובד?

BERT הוכשר על מערך נתונים של יותר מ-3.3 מיליארד מילים (בהסתמך על ויקיפדיה עבור עד 2.5 מיליארד מילים) ו-BooksCorpus מ-Google עבור 800 מיליון מילים.

ההקשר הדו-כיווני הייחודי של BERT מאפשר עיבוד סימולטני של טקסט משמאל לימין ולהיפך. חידוש זה משפר את הבנת המודל של השפה האנושית, ומאפשר לו להבין יחסים מורכבים בין מילים והקשרן.

אלמנט הדו-כיווניות מיקם את BERT כמודל שנאי מהפכני, המביא שיפורים מדהימים במשימות NLP. חשוב מכך, זה גם עוזר לשרטט את התעוזה העצומה של הכלים שמשתמשים בהם בינה מלאכותית (AI) לעבד שפה.

האפקטיביות של BERT היא לא רק בגלל הדו-כיווניות שלו אלא גם בגלל האופן שבו הוא הוכשר מראש. שלב ההכשרה המקדים של BERT כלל שני שלבים חיוניים, כלומר מודל שפה מסכה (MLM) וחיזוי המשפט הבא (NSP).

בעוד שרוב שיטות האימון המקדמות מסכות רכיבי רצף בודדים, BERT משתמש ב-MLM כדי להסוות באופן אקראי אחוז של אסימוני קלט במשפט במהלך האימון. גישה זו מאלצת את המודל לחזות את המילים החסרות, תוך התחשבות בהקשר משני הצדדים של המילה המסוכה - ומכאן הדו-כיווניות.

לאחר מכן, במהלך NSP, BERT לומד לחזות האם משפט X באמת נכנס למשפט Y. יכולת זו מאמנת את המודל להבין את יחסי המשפט ואת ההקשר הכולל, אשר בתורו תורם לאפקטיביות של המודל.

כוונון עדין של BERT

לאחר ההכשרה המוקדמת, BERT עבר לשלב כוונון עדין, בו הותאם המודל למשימות NLP שונות, כולל ניתוח סנטימנטים, זיהוי ישויות בשם ומערכות תשובות לשאלות. כוונון עדין כולל למידה מפוקחת, מינוף מערכי נתונים מסומנים כדי לשפר את ביצועי המודל עבור משימות ספציפיות.

גישת ההדרכה של BERT נחשבת "אוניברסלית" מכיוון שהיא מאפשרת לאותה ארכיטקטורת מודל להתמודד עם משימות שונות ללא צורך בשינויים נרחבים. הרבגוניות הזו היא סיבה נוספת לפופולריות של BERT בקרב חובבי NLP.

לדוגמה, BERT משמש את Google כדי לחזות שאילתות חיפוש ולחבר מילים חסרות, במיוחד במונחים של הקשר.

למה משמש BERT בדרך כלל?

בעוד שגוגל משתמשת ב-BERT במנוע החיפוש שלה, יש לה מספר יישומים נוספים:

ניתוח הסנטימנט

ניתוח סנטימנטים הוא יישום ליבה של NLP העוסק בסיווג נתוני טקסט על סמך הרגשות והדעות המוטבעים בהם. זה חיוני בתחומים רבים, החל ממעקב אחר שביעות רצון הלקוחות ועד לניבוי מגמות בשוק המניות.

BERT זורח בתחום זה, שכן הוא לוכד את המהות הרגשית של קלט טקסטואלי ומנבא במדויק את הסנטימנט מאחורי המילים.

סיכום טקסט

בשל אופיו הדו-כיווני ומנגנוני הקשב, BERT יכול לתפוס כל פרט של הקשר טקסטואלי מבלי לאבד מידע חיוני. התוצאה היא סיכומים איכותיים וקוהרנטיים המשקפים במדויק את התוכן המשמעותי של מסמכי הקלט.

בשם זיהוי ישות

זיהוי ישויות בשם (NER) הוא היבט חיוני נוסף של NLP שמטרתו לזהות ולסווג ישויות כמו שמות, ארגונים ומיקומים בתוך נתוני טקסט.

BERT הוא באמת טרנספורמטיבי במרחב ה-NER, בעיקר בגלל יכולתו לזהות ולסווג דפוסי ישויות מורכבים - גם כשהם מוצגים בתוך מבני טקסט מורכבים.

מערכות תשובות לשאלות

ההבנה וההתבססות ההקשרית של BERT במקודדים דו-כיווניים הופכים אותו למיומן בחילוץ תשובות מדויקות ממערכי נתונים גדולים.

זה יכול לקבוע ביעילות את ההקשר של שאלה ולאתר את התשובה המתאימה ביותר בתוך הטקסט נתונים, יכולת שניתן לרתום לצ'אטבוטים מתקדמים, למנועי חיפוש ואפילו וירטואליים עוזרים.

תרגום מכונה באמצעות BERT

תרגום מכונה הוא משימת NLP חיונית ש-BERT שיפר. ארכיטקטורת השנאים וההבנה הדו-כיוונית של ההקשר תורמים לשבירת המחסומים בתרגום משפה אחת לאחרת.

למרות שהתמקד בעיקר באנגלית, ניתן ליישם את הגרסאות הרב-לשוניות של BERT (mBERT) על מכונה בעיות תרגום לשפות רבות, פותחות דלתות לפלטפורמות ותקשורת כוללניות יותר מדיומים.

AI ולמידת מכונה ממשיכים לפרוץ גבולות חדשים

אין ספק שמודלים כמו BERT משנים את המשחק ופותחים אפיקים חדשים של מחקר. אבל, חשוב מכך, כלים כאלה יכולים להשתלב בקלות בתהליכי עבודה קיימים.