Qu’est-ce que l’Algorithme BERT ?

Par notre Agence SEO Optimize 360


L’algorithme BERT, qui signifie Bidirectional Encoder Representations from Transformers, est une méthode de pré-entraînement des modèles de traitement du langage naturel (NLP) qui a révolutionné le domaine depuis sa présentation en 2018.

Dans cet article, nous vous proposons de découvrir 10 points clés pour mieux comprendre cette approche et ses implications dans le développement d’applications basées sur la compréhension du langage humain, notamment par Google.

BERT

1. Le contexte bidirectionnel

Contrairement aux méthodes traditionnelles qui analysent les mots d’un texte dans un sens unique (de gauche à droite ou de droite à gauche), l’algorithme BERT prend en compte simultanément les contextes à gauche et à droite de chaque mot. Cela lui permet d’obtenir une représentation plus riche et précise des relations sémantiques entre les mots.

Qu’est-ce que cela implique ?

Grâce à cette approche, BERT est capable de gérer des ambiguïtés et des nuances de sens complexes qui échappent souvent aux autres méthodes de NLP. Toutefois, cette analyse bidirectionnelle nécessite également une puissance de calcul et une capacité mémoire plus importante, ce qui peut rendre l’entraînement et l’utilisation de modèles BERT plus coûteux en termes de temps et de ressources matérielles.

2. Les transformers et l’auto-apprentissage

BERT repose sur une architecture de modélisation appelée transformers, qui permet un apprentissage non seulement sur la base des données d’entraînement fournies, mais également à partir des relations sémantiques internes au modèle lui-même. Ainsi, BERT peut générer de nouvelles représentations de mots en se basant sur leur contexte global dans le texte et améliorer progressivement ses performances grâce à ces informations supplémentaires.

3. La technique du « Masked Language Model » (MLM) pour l’apprentissage

Lors de l’entraînement des modèles BERT, la méthode du « Masked Language Model » consiste à masquer aléatoirement certains mots dans les phrases d’apprentissage et à demander au modèle de prédire ces mots à partir des autres mots non masqués du contexte. Cette étape contribue à développer chez BERT une compréhension fine de chaque mot et de ses relations avec les autres mots de la phrase.

4. Des tâches multiples pour évaluer et entraîner BERT

Outre la technique du MLM, BERT est également soumis à d’autres tâches d’évaluation pendant son entraînement, telles que la prédiction de la relation entre deux phrases ou la classification des entités nommées. Cette combinaison de tâches contribue à renforcer la capacité de généralisation et d’adaptation du modèle à diverses applications de NLP.

5. Une approche transférable pour différentes langues et domaines

L’algorithme BERT a été initialement développé pour l’anglais, mais il s’est avéré que cette approche pouvait être transférée avec succès à d’autres langues et domaines du savoir. Ainsi, on trouve aujourd’hui des variantes de BERT pré-entraînées sur des corpus en français, espagnol, chinois, russe, etc., ainsi que sur des documents spécifiques à des secteurs tels que la santé ou le droit.

6. Des modèles de taille variable pour différents besoins

Les modèles BERT sont disponibles en différentes tailles, généralement exprimées en termes de nombre de couches (ou « transformers ») et de dimensions de représentation des mots. Ces variations de taille permettent d’adapter le modèle aux exigences particulières de chaque application, qu’il s’agisse de privilégier la performance, la rapidité d’exécution ou la consommation de ressources matérielles.

Quelles sont les tailles courantes de modèles BERT ?

On peut citer par exemple BERT Base, qui comporte 12 couches et 768 dimensions de représentation, BERT Large avec 24 couches et 1024 dimensions, ou encore BERT-Tiny et BERT-Mini, qui offrent des compromis intéressants entre la taille et les performances pour des applications moins gourmandes en ressources.

7. Un algorithme Open Source grâce à Google

Le développement original de BERT a été mené par des chercheurs de Google AI, qui ont généreusement publié leur travail sous licence libre et open source. Cela a permis à la communauté scientifique et aux développeurs du monde entier d’accéder à cet algorithme révolutionnaire, de l’adapter à leurs besoins spécifiques et de contribuer à son amélioration constante.

8. Une large variété d’applications dans le traitement du langage naturel

Grâce à ses avancées en termes de compréhension du contexte et de généralisation, BERT a trouvé de nombreuses applications dans le domaine du NLP, telles que :

  • La traduction automatique
  • La génération de texte
  • L’extraction d’informations et de connaissances
  • La classification de documents
  • Les systèmes de questions-réponses
  • Les chatbots et assistants virtuels

9. Des dérivés et extensions de BERT pour des cas d’utilisation spécifiques

La popularité de BERT et sa disponibilité en open source ont également donné naissance à de nombreux dérivés et extensions, qui cherchent à apporter des améliorations ou à adapter l’algorithme à des scénarios particuliers. Parmi ces variantes, on peut citer RoBERTa, ALBERT, SpanBERT, BioBERT, LegalBERT, etc.

10. Les défis futurs de BERT et de ses successeurs

Malgré ses succès indéniables, BERT présente encore des défis et des limites que la recherche en NLP s’efforce de surmonter. Parmi ces enjeux figurent :

  • La réduction de la consommation énergétique et des ressources matérielles requises pour entraîner et exécuter les modèles
  • L’amélioration de la robustesse et de la fiabilité des prédictions face à des situations inédites ou adverses
  • La prise en compte d’une diversité culturelle et linguistique plus large et plus profonde
  • La compréhension et la maîtrise des biais et des discriminations potentiellement contenus dans les données d’apprentissage et les outputs des modèles

En somme, l’algorithme BERT constitue une avancée majeure dans le domaine du traitement du langage naturel. Ses caractéristiques uniques telles que l’analyse contextuelle bidirectionnelle, l’utilisation des transformers et la technique du MLM lui permettent d’atteindre des performances supérieures sur une grande variété de tâches liées au texte.

Toutefois, des défis demeurent pour continuer à améliorer et développer cette technologie prometteuse.

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