GPT non è l'unico modello di elaborazione del linguaggio in città.
Gli strumenti AI come ChatGPT sono diventati incredibilmente popolari da quando sono stati rilasciati. Tali strumenti spingono i confini dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), rendendo più facile per l'IA tenere conversazioni ed elaborare il linguaggio proprio come una persona reale.
Come forse saprai, ChatGPT si basa sul modello Generative Pre-trained Transformer (GPT). Tuttavia, questo non è l'unico modello pre-addestrato disponibile.
Nel 2018, gli ingegneri di Google hanno sviluppato BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), un modello di deep learning preaddestrato progettato per comprendere il contesto delle parole in una frase, consentendole di eseguire compiti come l'analisi del sentimento, la risposta a domande e il riconoscimento di entità denominate con un alto precisione.
Cos'è BERT?
BERT è un modello di deep learning sviluppato da Ricerca sull'intelligenza artificiale di Google che utilizza l'apprendimento senza supervisione per comprendere meglio le query in linguaggio naturale. Il modello utilizza un'architettura trasformatore per apprendere rappresentazioni bidirezionali dei dati di testo, che gli consente di comprendere meglio il contesto delle parole all'interno di una frase o di un paragrafo.
Ciò rende più facile per le macchine interpretare il linguaggio umano come parlato nella vita di tutti i giorni. È importante ricordare che storicamente i computer hanno avuto difficoltà a elaborare il linguaggio, in particolare a comprendere il contesto.
A differenza di altri modelli di elaborazione del linguaggio, BERT è addestrato per eseguire più di 11 attività NLP comuni, rendendolo una scelta estremamente popolare nei circoli di apprendimento automatico.
Rispetto ad altri popolari modelli di trasformatore come GPT-3, BERT ha un netto vantaggio: è bidirezionale e, come tale, è in grado di valutare il contesto da sinistra a destra e da destra a sinistra. GPT-3.5 e GPT-4 considerano solo il contesto da sinistra a destra, mentre BERT si rivolge a entrambi.
I modelli linguistici come GPT utilizzano il contesto unidirezionale per addestrare il modello, consentendo ChatGPT per eseguire diverse attività. In termini semplici, questi modelli analizzavano il contesto dell'input di testo da sinistra a destra o, in alcuni casi, da destra a sinistra. Tuttavia, questo approccio unidirezionale ha dei limiti quando si tratta di comprensione del testo, causando imprecisioni negli output generati.
Essenzialmente, questo significa che BERT analizza l'intero contesto di una frase prima di fornire una risposta. Tuttavia, è pertinente menzionare che GPT-3 è stato addestrato su un corpus di testo notevolmente più ampio (45 TB) rispetto a BERT (3 TB).
BERT è un modello di linguaggio mascherato
Una cosa importante da sapere qui è che BERT fa affidamento sul mascheramento per comprendere il contesto di una frase. Durante l'elaborazione di una frase, ne rimuove parti e si affida al modello per prevedere e completare le lacune.
Ciò gli consente di "prevedere" il contesto, essenzialmente. Nelle frasi in cui una parola può avere due significati diversi, ciò conferisce ai modelli linguistici mascherati un netto vantaggio.
Come funziona BERT?
BERT è stato addestrato su un set di dati di oltre 3,3 miliardi di parole (facendo affidamento su Wikipedia per un massimo di 2,5 miliardi di parole) e su BooksCorpus di Google per 800 milioni di parole.
L'esclusivo contesto bidirezionale di BERT consente l'elaborazione simultanea del testo da sinistra a destra e viceversa. Questa innovazione migliora la comprensione del linguaggio umano da parte del modello, consentendogli di comprendere relazioni complesse tra le parole e il loro contesto.
L'elemento di bidirezionalità ha posizionato BERT come un rivoluzionario modello di trasformatore, portando notevoli miglioramenti nelle attività di PNL. Ancora più importante, aiuta anche a delineare la pura abilità degli strumenti che utilizzano intelligenza artificiale (AI) elaborare il linguaggio.
L'efficacia del BERT non è dovuta solo alla sua bidirezionalità, ma anche al modo in cui è stato pre-addestrato. La fase di pre-formazione del BERT comprendeva due passaggi essenziali, vale a dire il modello di linguaggio mascherato (MLM) e la previsione della frase successiva (NSP).
Mentre la maggior parte dei metodi di pre-addestramento mascherano i singoli elementi della sequenza, BERT utilizza MLM per mascherare in modo casuale una percentuale di token di input in una frase durante l'addestramento. Questo approccio costringe il modello a prevedere le parole mancanti, tenendo conto del contesto da entrambi i lati della parola mascherata, da qui la bidirezionalità.
Quindi, durante la NSP, BERT impara a prevedere se la frase X segue realmente la frase Y. Questa capacità addestra il modello a comprendere le relazioni tra frasi e il contesto generale, il che, a sua volta, contribuisce all'efficacia del modello.
Ottimizzazione del BERT
Dopo la pre-formazione, BERT è passato a una fase di messa a punto, in cui il modello è stato adattato a varie attività di PNL, tra cui l'analisi del sentiment, il riconoscimento di entità denominate e i sistemi di risposta alle domande. La messa a punto implica l'apprendimento supervisionato, sfruttando set di dati etichettati per migliorare le prestazioni del modello per attività specifiche.
L'approccio formativo del BERT è considerato "universale" perché consente alla stessa architettura del modello di affrontare compiti diversi senza la necessità di modifiche estese. Questa versatilità è un altro motivo della popolarità di BERT tra gli appassionati di PNL.
Ad esempio, BERT viene utilizzato da Google per prevedere le query di ricerca e inserire le parole mancanti, soprattutto in termini di contesto.
A cosa serve comunemente BERT?
Sebbene Google utilizzi BERT nel suo motore di ricerca, ha molte altre applicazioni:
Analisi del sentimento
L'analisi del sentiment è un'applicazione centrale della PNL che si occupa di classificare i dati di testo in base alle emozioni e alle opinioni in essi incorporate. Questo è fondamentale in numerosi campi, dal monitoraggio della soddisfazione del cliente alla previsione delle tendenze del mercato azionario.
BERT brilla in questo dominio, poiché cattura l'essenza emotiva dell'input testuale e predice accuratamente il sentimento dietro le parole.
Riepilogo del testo
Grazie alla sua natura bidirezionale e ai meccanismi di attenzione, BERT può cogliere ogni minimo dettaglio del contesto testuale senza perdere informazioni essenziali. Il risultato sono riepiloghi coerenti e di alta qualità che riflettono accuratamente il contenuto significativo dei documenti di input.
Riconoscimento di entità denominate
Il riconoscimento di entità nominate (NER) è un altro aspetto vitale della PNL finalizzato all'identificazione e alla categorizzazione di entità come nomi, organizzazioni e posizioni all'interno dei dati di testo.
BERT è veramente trasformativo nello spazio NER, principalmente per la sua capacità di riconoscere e classificare schemi di entità complessi, anche se presentati all'interno di strutture testuali complesse.
Sistemi di risposta alle domande
La comprensione contestuale e la base di codificatori bidirezionali di BERT lo rendono abile nell'estrarre risposte accurate da grandi set di dati.
Può determinare efficacemente il contesto di una domanda e individuare la risposta più adatta all'interno del testo dati, una capacità che può essere sfruttata per chatbot avanzati, motori di ricerca e persino virtuali assistenti.
Traduzione automatica tramite BERT
La traduzione automatica è un'attività PNL essenziale che BERT ha migliorato. L'architettura del trasformatore e la comprensione bidirezionale del contesto contribuiscono a rompere le barriere nella traduzione da una lingua all'altra.
Sebbene focalizzate principalmente sull'inglese, le varianti multilingue di BERT (mBERT) possono essere applicate alla macchina problemi di traduzione per numerose lingue, aprendo le porte a piattaforme e comunicazioni più inclusive medium.
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico continuano a superare nuovi limiti
Non c'è dubbio che modelli come BERT stiano cambiando il gioco e aprendo nuove strade di ricerca. Ma, cosa ancora più importante, tali strumenti possono essere facilmente integrati nei flussi di lavoro esistenti.
