BERT ve Kodlayıcı Modelleri
BERT, anlamın zengin temsillerini oluşturmak için metni her iki yönde aynı anda okuyan bir dönüm noktası dil modelidir.
Genel Bakış
As an encoder model, it excels at understanding text rather than generating it, powering tasks like search, classification, and question answering.
Derin Dalış
Google tarafından 2018'de piyasaya sürülen BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri), doğal dil işlemeyi neredeyse bir gecede değiştirdi. Bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için soldan sağa okuyan GPT tarzı modellerin aksine BERT, her kelimenin her iki tarafındaki bağlamı kullanarak cümlenin tamamını aynı anda okur. Bu çift yönlü bakış açısı, anlamın anlaşılmasını çok daha iyi hale getirir. BERT bu şekilde eğitim vermek için maskeli dil modellemesini kullanıyor: tokenlerin yaklaşık yüzde 15'ini rastgele gizler ve çevredeki bağlamı kullanarak boşlukları doldurmayı öğrenir. Ayrıca cümleler arasındaki ilişkileri anlamak için sonraki cümle tahmini konusunda da eğitim verildi. Çığır açan fikir, önceden eğitip ardından ince ayar yapmaktı: Büyük bir modeli büyük etiketsiz metin üzerinde eğitin, ardından onu küçük etiketli bir veri kümesiyle ucuz bir şekilde belirli görevlere uyarlayın. BERT yalnızca kodlayıcıya yönelik bir model olduğundan, serbest akışlı metinler değil, yerleştirmeler üretir.
Teknik Bilgi
BERT, transformatörün yalnızca kodlayıcı yarısını kullanır ve her jetonun her iki yöndeki diğer jetonlara aynı anda katılmasını sağlayan öz-dikkatli bir sistemdir. Normal bir soldan sağa hedef, çift yönlü bir modelin cevabı önemsiz bir şekilde görmesine izin vereceğinden, BERT belirteçleri maskeler ve tahmin eder, bu da gerçek anlayışı zorlar. Ön eğitimden sonra, genellikle göreve özel küçük bir kafa ekler ve modelin tamamına ince ayar yaparsınız. RoBERTa gibi halefler eğitim tariflerini geliştirirken, DistilBERT ve ALBERT hız ve verimlilik açısından modeli küçülttü.
Stratejik Etki
Speed and scale
Dil iş akışları tutarlılıktan ödün vermeden daha hızlı ilerleyebilir.
Access and reach
Diller ve iletişim tarzları arasında erişimi genişletir.
Daha net kararlar
Otomasyon tekrarlamayı yönetirken ekipler karar vermeye daha fazla zaman ayırabilir.
BERT ve Kodlayıcı Modellerinin Geleceği
Kodlayıcı modelleri, anlamsal arama, erişim, yeniden sıralama ve geniş ölçekte sınıflandırma gibi oluşturmaktan ziyade anlaşılması gereken görevlerin omurgası olmaya devam ediyor. Üretken kod çözücü modelleri manşetlerde yer alırken, BERT ailesi kodlayıcılar Google Arama da dahil olmak üzere üretim sistemlerine sessizce güç sağlar. Gelecek, daha verimli kodlayıcılara, çok dilli ve alana özgü değişkenlere ve hızlı bir kodlayıcının daha büyük bir üretken modelin yanıtlamak için kullandığı ilgili belgeleri bulduğu, erişimle artırılmış üretim hatlarıyla sıkı entegrasyona işaret ediyor.
Gerçek Dünya Uygulaması
Konuşma sorgularının ardındaki amacı daha iyi anlamak için Google Arama'yı güçlendirme
Bir vektör veritabanının anlamsal olarak benzer belgeleri bulabilmesi için cümle yerleştirmeleri oluşturma
Geniş ölçekte duyarlılık analizi için müşteri yorumlarını olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırma
Çıkarıcı bir soru cevaplama sistemindeki bir pasajdan cevapların çıkarılması
Riskler ve Korkuluklar
Halüsinasyonlu gerçekler sessizce raporlara, destek akışlarına veya araştırma çıktılarına girebilir.
İstem hassasiyeti, benzer istekler arasında tutarsız sonuçlar yaratabilir.
Erişim kontrolleri zayıfsa hassas metin verileri açığa çıkabilir.
Uygulama Yol Haritası
Kullanıma sunmadan önce çıktı formatını, tonunu ve kalite standartlarını tanımlayın.
Doğruluğun önemli olduğu durumlarda güvenilir kaynaklarla zemin müdahaleleri.
Yüksek riskli çıktılar için insan incelemesi kontrol noktası bulundurun.
Arıza modellerini takip edin ve istemleri veya iş akışlarını düzenli olarak yeniden eğitin.
Keşfetmeye Devam Edin
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the BERT and Encoder Models quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Next guide
Sıradan Sıraya Modeller
Sık sorulan sorular
What is BERT and Encoder Models?
BERT, anlamın zengin temsillerini oluşturmak için metni her iki yönde aynı anda okuyan bir dönüm noktası dil modelidir. Bir kodlayıcı modeli olarak metni oluşturmaktan ziyade anlamada üstündür; arama, sınıflandırma ve soru yanıtlama gibi görevleri destekler.
BERT'teki 'çift yönlü' neyi ifade eder?
Soldan sağa modellerden farklı olarak BERT, her kelimenin her iki tarafındaki bağlamın tamamını aynı anda dikkate alarak ona anlamın daha zengin bir şekilde anlaşılmasını sağlar.
BERT'i çift yönlü yapan ana eğitim öncesi hedef nedir?
BERT, jetonların yaklaşık yüzde 15'ini gizler ve bunları çevreleyen bağlamdan tahmin etmeyi öğrenir; bu, her iki yönün de kullanılmasını gerektirir ve cevabın önemsiz bir şekilde görülmesini engeller.
BERT trafo mimarisinin hangi bölümünü kullanıyor?
BERT yalnızca kodlayıcıya yönelik bir modeldir; bu nedenle serbest akışlı metin oluşturmak yerine anlamaya yönelik temsiller üretme konusunda uzmanlaşmıştır.
BERT'in popüler hale getirdiği 'önceden eğit sonra ince ayar' yaklaşımı nedir?
BERT, çok büyük etiketsiz metin üzerinde önceden eğitilir, ardından her bir aşağı akış görevi için küçük etiketli bir veri kümesiyle ince ayar yapılarak büyük çaba tasarrufu sağlanır.
BERT öncelikli olarak ne tür bir çıktı üretmek için tasarlandı?
Bir kodlayıcı olarak BERT, uzun metin oluşturmada değil, sınıflandırma, arama ve soru yanıtlama gibi görevlere yönelik yerleştirmeler üretmede uzmandır.