BERT 自然言語処理モデルとは何ですか? GPT との違いは何ですか?

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ChatGPT のような AI ツールは、リリースされて以来、信じられないほどの人気を博しています。このようなツールは、自然言語処理 (NLP) の境界を押し広げ、AI が実際の人間と同じように会話を行い、言語を処理することを容易にします。

ご存知かもしれませんが、ChatGPT は Generative Pre-trained Transformer モデル (GPT) に依存しています。ただし、事前にトレーニングされたモデルはこれだけではありません。

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2018 年、Google のエンジニアは BERT (トランスフォーマーからの双方向エンコーダ表現) を開発しました。BERT は、文中の単語のコンテキストを理解するように設計された事前トレーニング済みのディープラーニングモデルであり、感情分析、質問応答などのタスクを実行できます。固有表現を高精度で認識します。

バートとは？

BERT は、によって開発されたディープラーニングモデルです。 Google AI リサーチ教師なし学習を使用して、自然言語クエリをよりよく理解します。このモデルは、トランスフォーマーアーキテクチャを使用して、テキストデータの双方向表現を学習します。これにより、文または段落内の単語のコンテキストをよりよく理解できます。

これにより、機械は人間の言語を日常生活で話されているように解釈しやすくなります。歴史的に、コンピューターは言語を処理すること、特に文脈を理解することが難しいことに気付いていたことに言及することが重要です。

他の言語処理モデルとは異なり、BERT は 11 を超える一般的な NLP タスクを実行するようにトレーニングされているため、機械学習業界で非常に人気のある選択肢となっています。

GPT-3 のような他の一般的なトランスフォーマーモデルと比較すると、BERT には明確な利点があります。BERT は双方向であるため、左から右、右から左へのコンテキストを評価できます。 GPT-3.5 と GPT-4 は左から右へのコンテキストのみを考慮しますが、BERT は両方に対応します。

背景としてgifを設定する方法

GPT のような言語モデルは、単方向コンテキストを使用してモデルをトレーニングし、いくつかのタスクを実行するための ChatGPT。簡単に言えば、これらのモデルはテキスト入力のコンテキストを左から右、場合によっては右から左に分析しました。ただし、この一方向のアプローチには、テキストの理解に関しては限界があり、生成される出力が不正確になります。

基本的に、これは、BERT が回答を提供する前に文の完全なコンテキストを分析することを意味します。ただし、GPT-3 は BERT (3 TB) と比較してかなり大きなテキストコーパス (45 TB) でトレーニングされたことに言及することは適切です。

BERT はマスクされた言語モデルです

ここで知っておくべき重要なことは、BERT はマスキングに依存して文のコンテキストを理解するということです。文を処理するとき、文の一部を削除し、モデルに依存してギャップを予測して補完します。

これにより、基本的にコンテキストを「予測」できます。 1 つの単語が 2 つの異なる意味を持つ可能性がある文では、これはマスクされた言語モデルに明確な利点をもたらします。

BERT はどのように機能しますか?

BERT は、33 億語を超えるデータセット (最大 25 億語は Wikipedia に依存) と、8 億語は Google の BooksCorpus でトレーニングされました。

BERT の独自の双方向コンテキストにより、テキストを左から右、またはその逆に同時に処理できます。この革新により、モデルの人間の言語に対する理解が向上し、単語とそのコンテキストの間の複雑な関係を理解できるようになります。

双方向性の要素により、BERT は革新的な変換モデルとして位置付けられ、NLP タスクが大幅に改善されました。さらに重要なことに、それはまた、人工知能 (AI) 言語を処理する。

BERT の有効性は、その双方向性によるものだけでなく、事前トレーニングの方法によるものでもあります。 BERT の事前トレーニングフェーズは、マスクされた言語モデル (MLM) と次の文の予測 (NSP) という 2 つの重要なステップで構成されていました。

ほとんどの事前トレーニング方法は個々のシーケンス要素をマスクしますが、BERT は MLM を使用して、トレーニング中にセンテンス内の入力トークンの割合をランダムにマスクします。このアプローチにより、モデルはマスクされた単語の両側からのコンテキストを考慮して、不足している単語を予測するようになります。つまり、双方向性です。

次に、NSP 中に、BERT は、文 X が本当に文 Y に続くかどうかを予測することを学習します。この機能により、文の関係と全体的なコンテキストを理解するようにモデルがトレーニングされ、モデルの有効性に貢献します。

BERT の微調整

事前トレーニングの後、BERT は微調整段階に進み、感情分析、名前付きエンティティの認識、質問応答システムなど、さまざまな NLP タスクにモデルが適応されました。微調整には、教師あり学習が含まれ、ラベル付きデータセットを活用して特定のタスクのモデルパフォーマンスを向上させます。

発信元の名前を変更できますか

BERT のトレーニングアプローチは、大規模な変更を必要とせずに同じモデルアーキテクチャでさまざまなタスクに取り組むことができるため、「ユニバーサル」と見なされます。この汎用性が、NLP 愛好家の間で BERT が人気を博しているもう 1 つの理由です。

たとえば、BERT は Google によって使用され、検索クエリを予測し、欠落している単語を、特に文脈の観点からプラグインします。

BERT は一般的に何に使用されますか?

Google は検索エンジンで BERT を使用していますが、他にもいくつかのアプリケーションがあります。

感情分析

感情分析は、テキストデータに埋め込まれた感情や意見に基づいてテキストデータを分類する NLP のコアアプリケーションです。これは、顧客満足度の監視から株式市場の動向の予測まで、さまざまな分野で重要です。

BERT は、テキスト入力の感情的な本質を捉え、言葉の背後にある感情を正確に予測するため、この分野で優れています。

テキスト要約

その双方向性と注意メカニズムにより、BERT は、重要な情報を失うことなく、テキストコンテキストのあらゆるイオタを把握できます。その結果、入力ドキュメントの重要な内容を正確に反映した、高品質で首尾一貫した要約が作成されます。

固有表現認識

名前付きエンティティ認識 (NER) は、テキストデータ内の名前、組織、場所などのエンティティを識別して分類することを目的とした、NLP のもう 1 つの重要な側面です。

BERT は、主に、複雑なテキスト構造内で提示された場合でも、複雑なエンティティパターンを認識して分類できるため、NER 空間で真に変革的です。

質問応答システム

BERT のコンテキスト理解と双方向エンコーダーの基礎により、大規模なデータセットから正確な回答を抽出することに長けています。

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質問のコンテキストを効果的に判断し、テキストデータ内で最も適切な回答を見つけることができます。この機能は、高度なチャットボット、検索エンジン、さらには仮想アシスタントに利用できます。

BERT による機械翻訳

機械翻訳は、BERT が改善した重要な NLP タスクです。トランスフォーマーアーキテクチャとコンテキストの双方向の理解は、ある言語から別の言語に翻訳する際の障壁を打ち破るのに役立ちます。

主に英語に焦点を当てていますが、BERT の多言語バリアント (mBERT) は、多数の言語の機械翻訳の問題に適用でき、より包括的なプラットフォームと通信媒体への扉を開きます。

AI と機械学習が新たな境界を押し広げ続ける

BERT などのモデルがゲームを変え、研究の新しい道を切り開いていることに疑いの余地はありません。しかし、さらに重要なことは、そのようなツールを既存のワークフローに簡単に統合できることです。