概述
BERT 是一種具有里程碑意義的語言模型，它可以同時從兩個方向讀取文本以構建豐富的含義表示。作為編碼器模型，它擅長理解文本而不是生成文本，為搜尋、分類和問答等任務提供支援。
BERT 和編碼器模型是語言 AI 堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。
深入探討
BERT（來自 Transformers 的雙向編碼器表示）由 Google 於 2018 年發布，幾乎一夜之間改變了自然語言處理。與從左到右讀取以預測下一個單字的 GPT 風格模型不同，BERT 使用每個單字兩側的上下文立即讀取整個句子。這種雙向視圖使其能夠更好地理解含義。為了以這種方式進行訓練，BERT 使用屏蔽語言模型：它隨機隱藏大約 15% 的標記，並學習使用周圍的上下文來填充空白。它也接受了下一個句子預測的訓練，以理解句子之間的關係。突破性的想法是預訓練然後微調：在巨大的未標記文字上訓練一個大模型，然後使用小型標記資料集將其廉價地適應特定任務。 BERT 是一個僅編碼器的模型，因此它產生嵌入，而不是自由流動的文字。
技術洞察
BERT 僅使用 Transformer 的編碼器部分，並具有自註意力機制，讓每個 token 同時專注於兩個方向上的每個其他 token。因為正常的從左到右的目標會讓雙向模型輕易地看到答案，所以 BERT 會掩蓋標記並預測它們，這迫使真正的理解。預訓練後，您通常會添加一個小型的特定於任務的頭部並微調整個模型。 RoBERTa 等後繼者改進了訓練方案，而 DistilBERT 和 ALBERT 則縮小了模型以提高速度和效率。
掌握 BERT 和編碼器模型
BERT 是一種具有里程碑意義的語言模型，它可以同時從兩個方向讀取文本以構建豐富的含義表示。作為編碼器模型，它擅長理解文本而不是生成文本，為搜尋、分類和問答等任務提供支援。 BERT 和編碼器模型是語言 AI 堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。為了建立深入的理解，請將 BERT 和編碼器模型視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地完成的任務與仍需要專家判斷的任務分開。
在實踐中，使用 BERT 和編碼器模型的強大團隊將提示、檢索和審查循環設計為一個整合式通訊系統。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。同時，幻覺事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
支援 Google 搜尋以更好地理解會話查詢背後的意圖
生成句子嵌入，以便向量資料庫可以找到語義相似的文檔
將顧客評論分類為正面或負面，以進行大規模情感分析
從提取問答系統中的段落中提取答案
實施模式
BERT 和編碼器模型的實踐
支援 Google 搜尋以更好地理解會話查詢背後的意圖。
為 Google 搜尋提供支持，以便更好地理解會話查詢背後的意圖 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
BERT 和編碼器模型的實踐
產生句子嵌入，以便向量資料庫可以找到語意相似的文件。
產生句子嵌入，以便向量資料庫可以找到語意相似的文件 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
BERT 和編碼器模型的實踐
將顧客評論分類為正面或負面，以進行大規模情緒分析。
將客戶評論分類為正面或負面，以進行大規模情感分析 團隊在預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
BERT 和編碼器模型的實踐
從提取問答系統中的段落中提取答案。
從提取問答系統中的段落中提取答案 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
幻覺的事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。
及時的敏感性可能會在類似的請求中產生不一致的結果。
如果存取控制薄弱，敏感文字資料可能會暴露。
實施路線圖
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。