معرفی مدل Bert

مدل برت (BERT) یک مدل زبان مبتنی بر یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه یافته و برای درک بهتر متن‌های طبیعی طراحی شده است.

BERT مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers است، به این معنی که این مدل قادر است متن را به صورت دوطرفه (هم از چپ به راست و هم از راست به چپ) پردازش کند. این ویژگی باعث می‌شود مدل بتواند معنای کلمات را در زمینه جمله بهتر درک کند، نه فقط به صورت تک‌کلمه‌ای یا در یک جهت مشخص.

مدل برت بر پایه معماری ترنسفورمر ساخته شده و با پیش‌تمرین روی حجم عظیمی از متن، توانایی فهم عمیق زبان طبیعی را پیدا می‌کند. پس از پیش‌تمرین، مدل می‌تواند برای وظایف مختلف زبان مانند طبقه‌بندی متن، پاسخ به سوالات، ترجمه و غیره به صورت ویژه تنظیم (fine-tune) شود.

این مدل با خواندن حجم زیادی از متن، یاد خواهد گرفت که کلمات چطور کنار هم تشکیل جمله را میدهند و تلاش می‌کند زبان انسان‌ها را درک کنند.

رقبای Bert را بشناسیم

رقبای مدل BERT در حوزه پردازش زبان طبیعی مدل‌هایی هستند که هدف مشابهی یعنی درک بهتر متن و بهبود عملکرد در وظایف مختلف زبان را دنبال می‌کنند. برخی از مهم‌ترین رقبای BERT عبارتند از:

1. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
   • مدل‌های GPT مانند GPT-2 و GPT-3 و نسخه‌های بعدی آن، مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر هستند که بیشتر به صورت یک‌طرفه (از چپ به راست) آموزش دیده‌اند و در تولید متن و بسیاری از وظایف زبان طبیعی عملکرد بسیار قوی دارند.
2. RoBERTa (Robustly optimized BERT approach)
   • نسخه بهینه‌شده BERT با تغییراتی در فرایند آموزش مانند استفاده از داده‌های بیشتر و حذف برخی محدودیت‌ها که عملکرد بهتری نسبت به BERT در برخی وظایف نشان داده است.
3. XLNet
   • مدلی که ترکیبی از ایده‌های BERT و مدل‌های خودرگرسیو است و به صورت دوطرفه آموزش می‌بیند اما با روش متفاوتی که باعث افزایش دقت در برخی کاربردها می‌شود.
4. ALBERT (A Lite BERT)
   • نسخه سبک‌تر و بهینه‌تر BERT با پارامترهای کمتر که برای کاهش مصرف حافظه و افزایش سرعت طراحی شده است.
5. DistilBERT
   • نسخه کوچک‌تر و سریع‌تر BERT که با حفظ عملکرد خوب، مناسب برای کاربردهای با محدودیت منابع است.
6. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
   • مدلی که تمام وظایف زبان را به صورت مسئله تولید متن در نظر می‌گیرد و در بسیاری از وظایف NLP عملکرد بسیار خوبی دارد.

این مدل‌ها هر کدام با ویژگی‌ها و بهینه‌سازی‌های خاص خود، رقبای اصلی BERT محسوب می‌شوند و در کاربردهای مختلف ممکن است عملکرد ضعیف تر با بهتری ارائه دهند.

مدل برت چگونه کار می کند؟

در حال حاضر امکان ایجاد تصویر گرافیکی به صورت مستقیم در این محیط وجود ندارد، اما می‌توانم یک نقشه ساختاری (دیاگرام متنی دقیق‌تر) آماده کنم که به راحتی بتوانید با نرم‌افزارهای رسم فلوچارت (مثل Microsoft Visio، Lucidchart، draw.io و …) آن را به صورت گرافیکی پیاده‌سازی کنید.

فلوچارت گرافیکی مدل BERT (راهنمای رسم)

شروع

ورودی متن خام (جمله یا پاراگراف)

مرحله پیش‌تمرین
– ماسک کردن کلمات (MLM)
– پیش‌بینی جمله بعدی (NSP)

ورود به مدل ترنسفورمر دوطرفه (BERT)

پردازش دوطرفه متن

پیش‌بینی کلمات مخفی شده (MLM)
و پیش‌بینی ارتباط جملات (NSP)

آموزش مدل برای درک زبان طبیعی

مرحله تنظیم مجدد (Fine-tuning)
ورودی داده وظیفه خاص و خروجی مدل