Mô hình BERT và bộ mã hóa
BERT là một mô hình ngôn ngữ mang tính bước ngoặt giúp đọc văn bản theo cả hai hướng cùng một lúc để xây dựng các cách trình bày ý nghĩa phong phú.
Tổng quan
Là một mô hình mã hóa, nó xuất sắc trong việc hiểu văn bản thay vì tạo ra nó, hỗ trợ các nhiệm vụ như tìm kiếm, phân loại và trả lời câu hỏi.
Lặn sâu
Được phát hành bởi Google vào năm 2018, BERT (Biểu diễn bộ mã hóa hai chiều từ Transformers) đã thay đổi quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên gần như chỉ sau một đêm. Không giống như các mô hình kiểu GPT đọc từ trái sang phải để dự đoán từ tiếp theo, BERT đọc toàn bộ câu cùng một lúc, sử dụng ngữ cảnh từ cả hai phía của mỗi từ. Cách nhìn hai chiều này giúp bạn hiểu ý nghĩa tốt hơn nhiều. Để huấn luyện theo cách này, BERT sử dụng mô hình ngôn ngữ đeo mặt nạ: nó ẩn ngẫu nhiên khoảng 15% mã thông báo và học cách điền vào chỗ trống bằng cách sử dụng bối cảnh xung quanh. Nó cũng được đào tạo về khả năng dự đoán câu tiếp theo để hiểu mối quan hệ giữa các câu. Ý tưởng đột phá là đào tạo trước rồi tinh chỉnh: huấn luyện một mô hình lớn trên văn bản khổng lồ không được gắn nhãn, sau đó điều chỉnh nó với chi phí thấp cho các nhiệm vụ cụ thể với một tập dữ liệu được gắn nhãn nhỏ. BERT là mô hình chỉ dành cho bộ mã hóa nên nó tạo ra các phần nhúng chứ không phải văn bản chảy tự do.
Hiểu biết kỹ thuật
BERT chỉ sử dụng một nửa bộ mã hóa của máy biến áp, với khả năng tự chú ý cho phép mọi mã thông báo tham dự cùng lúc với mọi mã thông báo khác theo cả hai hướng. Bởi vì mục tiêu thông thường từ trái sang phải sẽ cho phép mô hình hai chiều nhìn thấy câu trả lời một cách tầm thường, BERT che giấu các mã thông báo và dự đoán chúng, điều này buộc phải có sự hiểu biết thực sự. Sau khi đào tạo trước, bạn thường thêm một phần đầu nhỏ dành riêng cho nhiệm vụ và tinh chỉnh toàn bộ mô hình. Những người kế nhiệm như RoBERTa đã cải tiến các công thức đào tạo, trong khi DistilBERT và ALBERT thu nhỏ mô hình để đạt được tốc độ và hiệu quả.
Tác động chiến lược
Tốc độ và tỷ lệ
Quy trình công việc ngôn ngữ có thể di chuyển nhanh hơn mà không làm mất tính nhất quán.
Truy cập và tiếp cận
Nó mở rộng quyền truy cập vào các ngôn ngữ và phong cách giao tiếp.
Quyết định rõ ràng hơn
Các nhóm có thể dành nhiều thời gian hơn để đánh giá trong khi quá trình tự động hóa xử lý sự lặp lại.
Tương lai của mô hình BERT và bộ mã hóa
Các mô hình bộ mã hóa vẫn là xương sống của các nhiệm vụ cần hiểu rõ hơn là tạo ra, như tìm kiếm ngữ nghĩa, truy xuất, sắp xếp lại và phân loại trên quy mô lớn. Trong khi các mô hình bộ giải mã tổng quát thu hút sự chú ý thì các bộ mã hóa dòng BERT lặng lẽ cung cấp năng lượng cho các hệ thống sản xuất bao gồm Google Tìm kiếm. Tương lai hướng tới các bộ mã hóa hiệu quả hơn, các biến thể đa ngôn ngữ và theo miền cụ thể cũng như tích hợp chặt chẽ với các quy trình tạo thế hệ tăng cường truy xuất, trong đó bộ mã hóa nhanh tìm thấy các tài liệu có liên quan mà mô hình tổng quát lớn hơn sẽ sử dụng để trả lời.
Triển khai trong thế giới thực
Hỗ trợ Google Tìm kiếm để hiểu rõ hơn ý định đằng sau các truy vấn hội thoại
Tạo các phần nhúng câu để cơ sở dữ liệu vectơ có thể tìm thấy các tài liệu tương tự về mặt ngữ nghĩa
Phân loại đánh giá của khách hàng là tích cực hoặc tiêu cực để phân tích cảm tính trên quy mô lớn
Trích xuất câu trả lời từ một đoạn văn trong hệ thống trả lời câu hỏi trích xuất
Rủi ro & lan can
Sự thật ảo giác có thể lặng lẽ đi vào báo cáo, luồng hỗ trợ hoặc kết quả nghiên cứu.
Sự nhạy cảm kịp thời có thể tạo ra kết quả không nhất quán đối với các yêu cầu tương tự.
Dữ liệu văn bản nhạy cảm có thể bị lộ nếu khả năng kiểm soát quyền truy cập yếu.
Lộ trình thực hiện
Xác định định dạng đầu ra, âm thanh và tiêu chuẩn chất lượng trước khi triển khai.
Phản hồi mặt đất với các nguồn đáng tin cậy bất cứ khi nào độ chính xác quan trọng.
Duy trì điểm kiểm tra đánh giá của con người đối với các kết quả đầu ra có mức độ rủi ro cao.
Theo dõi các kiểu lỗi và đào tạo lại các lời nhắc hoặc quy trình làm việc thường xuyên.
Tiếp tục khám phá
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
Hướng dẫn tiếp theo
Mô hình tuần tự
Câu hỏi thường gặp
BERT và Encoder Models là gì?
BERT là một mô hình ngôn ngữ mang tính bước ngoặt giúp đọc văn bản theo cả hai hướng cùng một lúc để xây dựng các cách trình bày ý nghĩa phong phú. Là một mô hình mã hóa, nó vượt trội trong việc hiểu văn bản thay vì tạo ra văn bản, hỗ trợ các tác vụ như tìm kiếm, phân loại và trả lời câu hỏi.
'Hai chiều' trong BERT đề cập đến điều gì?
Không giống như các mô hình từ trái sang phải, BERT xem xét đồng thời toàn bộ ngữ cảnh ở cả hai mặt của mỗi từ, giúp nó hiểu ý nghĩa phong phú hơn.
Mục tiêu đào tạo trước chính khiến BERT trở nên hai chiều là gì?
BERT ẩn khoảng 15% mã thông báo và học cách dự đoán chúng từ bối cảnh xung quanh, điều này đòi hỏi phải sử dụng cả hai hướng và ngăn không cho nó nhìn thấy câu trả lời một cách tầm thường.
BERT sử dụng phần nào của kiến trúc máy biến áp?
BERT là một mô hình chỉ dành cho bộ mã hóa, đó là lý do tại sao nó chuyên tạo ra các biểu diễn để hiểu hơn là tạo ra văn bản tự do.
Phương pháp 'đào tạo trước rồi điều chỉnh' mà BERT phổ biến là gì?
BERT được huấn luyện trước trên văn bản lớn không có nhãn, sau đó được tinh chỉnh bằng tập dữ liệu có nhãn nhỏ cho từng tác vụ tiếp theo, giúp tiết kiệm rất nhiều công sức.
BERT được thiết kế chủ yếu để sản xuất loại đầu ra nào?
Với tư cách là một bộ mã hóa, BERT vượt trội trong việc tạo ra các phần nhúng cho các tác vụ như phân loại, tìm kiếm và trả lời câu hỏi chứ không phải tạo ra văn bản dài.