Le modèle BERT est un modèle de traitement du langage naturel basé sur le modèle Transformer, qui est utilisé pour gérer des tâches telles que la classification de texte, les systèmes de questions-réponses, la reconnaissance d'entités nommées, et calculs de similarité sémantique. En raison de ses excellentes performances dans plusieurs tâches de traitement du langage naturel, le modèle BERT est devenu l'un des modèles de langage pré-entraînés les plus avancés et a reçu une attention et une application généralisées.
Le nom complet du modèle BERT est Représentations d'encodeur bidirectionnel à partir de transformateurs, c'est-à-dire représentation de convertisseur d'encodeur bidirectionnel. Par rapport aux modèles traditionnels de traitement du langage naturel, le modèle BERT présente les avantages significatifs suivants : Premièrement, le modèle BERT peut simultanément prendre en compte les informations contextuelles du contexte environnant pour mieux comprendre la sémantique et le contexte. Deuxièmement, le modèle BERT utilise l'architecture Transformer pour permettre au modèle de traiter les séquences d'entrée en parallèle, accélérant ainsi la formation et l'inférence. De plus, le modèle BERT peut également obtenir de meilleurs résultats sur diverses tâches grâce à la pré-formation et au réglage fin, et offre un meilleur apprentissage par transfert
Le modèle BERT est un encodeur bidirectionnel qui peut synthétiser le recto et le verso du texte Contextuel informations pour mieux comprendre le sens du texte.
Le modèle BERT est pré-entraîné sur des données textuelles non étiquetées pour apprendre des représentations textuelles plus riches et améliorer les performances des tâches en aval.
Réglage fin : le modèle BERT peut être affiné pour s'adapter à des tâches spécifiques, ce qui lui permet d'être appliqué à plusieurs tâches de traitement du langage naturel et de bien fonctionner.
Le modèle BERT est amélioré sur la base du modèle Transformer, principalement dans les aspects suivants :
1 Modèle de langage masqué (MLM) : Le modèle BERT utilise la méthode MLM en phase de pré-formation, c'est-à-dire que le texte est masqué de manière aléatoire et il est ensuite demandé au modèle de prédire quels sont les mots masqués. Cette approche oblige le modèle à apprendre des informations contextuelles et peut réduire efficacement les problèmes de rareté des données.
2. Prédiction de la phrase suivante (NSP) : Le modèle BERT utilise également la méthode NSP, qui permet au modèle de déterminer si deux phrases sont adjacentes pendant la phase de pré-entraînement. Cette approche peut aider le modèle à apprendre la relation entre les textes et ainsi à mieux comprendre le sens du texte.
3. Transformer Encoder : le modèle BERT utilise Transformer Encoder comme modèle de base grâce à l'empilement de plusieurs couches de Transformer Encoder, une structure de réseau neuronal profonde est construite pour obtenir des capacités de représentation de fonctionnalités plus riches.
4.Réglage fin : le modèle BERT utilise également le réglage fin pour s'adapter à des tâches spécifiques. En affinant le modèle en fonction du modèle pré-entraîné, il peut mieux s'adapter aux différentes tâches. Cette méthode a montré de bons résultats dans plusieurs tâches de traitement du langage naturel.
1. Taille de l'ensemble : le modèle BERT nécessite une grande quantité de données textuelles non étiquetées pour la pré-formation. Plus l'ensemble de données est grand, plus la durée de formation est longue.
2. Échelle du modèle : Plus le modèle BERT est grand, plus il nécessite de ressources informatiques et de temps de formation.
3. Ressources informatiques : La formation du modèle BERT nécessite l'utilisation de ressources informatiques à grande échelle, telles que des clusters GPU, etc. La quantité et la qualité des ressources informatiques affecteront le temps de formation.
4. Stratégie de formation : La formation du modèle BERT nécessite également l'utilisation de certaines stratégies de formation efficaces, telles que l'accumulation de gradient, l'ajustement dynamique du taux d'apprentissage, etc.
3. Structure des paramètres du modèle BERT
1) Couche d'intégration de mots (Embedding Layer) : Convertissez le texte d'entrée en vecteurs de mots, utilisant généralement des algorithmes tels que WordPièce ou BPE pour la segmentation et l'encodage des mots.
2) Couche d'encodeur de transformateur : le modèle BERT utilise un encodeur de transformateur multicouche pour l'extraction de fonctionnalités et l'apprentissage de la représentation. Chaque encodeur contient plusieurs sous-couches d'auto-attention et de feed-forward.
3) Couche de regroupement : regroupez les sorties de plusieurs couches de Transformer Encoder pour générer un vecteur de longueur fixe comme représentation de la phrase entière.
4) Couche de sortie : Conçue en fonction de tâches spécifiques, elle peut être un classificateur unique, un annotateur de séquence, un régresseur, etc.
Le modèle BERT possède un très grand nombre de paramètres. Il est généralement entraîné via une pré-formation puis affiné sur des tâches spécifiques via le Fine-tuning.
4. Compétences de réglage du modèle BERT
1) Ajustement du taux d'apprentissage : La formation du modèle BERT nécessite un ajustement du taux d'apprentissage, Utilisez généralement des méthodes d'échauffement et de décroissance pour ajuster afin que le modèle puisse mieux converger.
2) Accumulation de gradient : étant donné que le nombre de paramètres du modèle BERT est très grand, la quantité de calcul pour la mise à jour de tous les paramètres en même temps est très importante, de sorte que la méthode d'accumulation de gradient peut être utilisée pour l'optimisation, c'est-à-dire les gradients calculés plusieurs fois sont accumulés, puis mis à jour une fois le modèle mis à jour.
3) Compression du modèle : le modèle BERT est à grande échelle et nécessite une grande quantité de ressources informatiques pour la formation et l'inférence. Par conséquent, la compression du modèle peut être utilisée pour réduire la taille du modèle et la quantité de calcul. Les techniques de compression de modèle couramment utilisées incluent l’élagage, la quantification et la distillation du modèle.
4) Amélioration des données : Afin d'améliorer la capacité de généralisation du modèle, des méthodes d'amélioration des données peuvent être utilisées, telles que le masquage aléatoire, la répétition des données, l'échange de mots, etc., pour élargir l'ensemble de données d'entraînement.
5) Optimisation matérielle : la formation et l'inférence du modèle BERT nécessitent une grande quantité de ressources informatiques, donc du matériel haute performance tel que le GPU ou le TPU peut être utilisé pour accélérer le processus de formation et d'inférence, améliorant ainsi la formation l'efficacité et la vitesse d'inférence du modèle.
6) Stratégie de réglage fin : Pour différentes tâches, différentes stratégies de réglage fin peuvent être utilisées pour optimiser les performances du modèle, telles que les niveaux de réglage fin, l'ajustement du taux d'apprentissage, l'accumulation de gradient, etc.
En général, le modèle BERT est un modèle de langage pré-entraîné basé sur le modèle Transformer Grâce à l'empilement de Transformer Encoder multicouche et à des améliorations telles que MLM et NSP, il a obtenu des résultats remarquables dans le traitement du langage naturel. Performance. Dans le même temps, le modèle BERT fournit également de nouvelles idées et méthodes pour la recherche d'autres tâches de traitement du langage naturel.
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