Che cos'è l'algoritmo BERT?

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L'algoritmo BERT, acronimo di Bidirectional Encoder Representations from Transformers, è un metodo per il pre-training dei modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che ha rivoluzionato il settore sin dalla sua presentazione nel 2018.

In questo articolo, esaminiamo 10 punti chiave per aiutarvi a comprendere meglio questo approccio e le sue implicazioni per lo sviluppo di applicazioni basate sulla comprensione del linguaggio umano, in particolare attraverso Google.

BERT

1. Il contesto bidirezionale

A differenza dei metodi tradizionali, che analizzano le parole di un testo in un'unica direzione (da sinistra a destra o da destra a sinistra), l'algoritmo BERT prende in considerazione simultaneamente i contesti a sinistra e a destra di ogni parola. In questo modo si ottiene una rappresentazione più ricca e accurata delle relazioni semantiche tra le parole.

Che cosa significa?

Grazie a questo approccio, BERT è in grado di gestire ambiguità complesse e sfumature di significato che spesso sfuggono ad altri metodi NLP. Tuttavia, questa analisi bidirezionale richiede anche una maggiore potenza di calcolo e capacità di memoria, il che può rendere l'addestramento e l'utilizzo dei modelli BERT più costosi in termini di tempo e risorse hardware.

2. Trasformatori e autoapprendimento

Il BERT si basa su un'architettura di modellazione chiamata trasformatoriche consente di apprendere non solo sulla base dei dati di addestramento forniti, ma anche sulla base delle relazioni semantiche all'interno del modello stesso. In questo modo, BERT può generare nuove rappresentazioni delle parole in base al loro contesto globale nel testo e migliorare gradualmente le sue prestazioni grazie a queste informazioni aggiuntive.

3. La tecnica di apprendimento del modello linguistico mascherato (MLM)

Quando si addestrano i modelli BERT, il "Modello di linguaggio mascherato consiste nel mascherare casualmente alcune parole nelle frasi di addestramento e chiedere al modello di prevedere queste parole sulla base delle altre parole non mascherate nel contesto. Questa fase aiuta il BERT a sviluppare una comprensione dettagliata di ogni parola e della sua relazione con le altre parole della frase.

4. Compiti multipli per valutare e addestrare il BERT

Oltre alla tecnica MLM, durante l'addestramento BERT viene sottoposto anche ad altri compiti di valutazione, come la previsione della relazione tra due frasi o la classificazione di entità nominate. Questo combinazione di compiti contribuisce alla capacità del modello di essere generalizzato e adattato a varie applicazioni di PNL.

5. Un approccio trasferibile a lingue e campi diversi

L'algoritmo BERT è stato originariamente sviluppato per l'inglese, ma si è scoperto che questo approccio poteva essere trasferito con successo ad altre lingue e campi di conoscenza. Le varianti di BERT sono ora disponibili preaddestrate su corpora in francese, spagnolo, cinese, russo, ecc. e su documenti specifici di settori come la sanità o la legge.

6. Modelli di dimensioni diverse per esigenze diverse

I modelli BERT sono disponibili in una gamma di dimensioni, generalmente espresse in termini di numero di strati (o "trasformatori") e di dimensioni di rappresentazione delle parole. Queste variazioni di dimensioni consentono diadattare il modello ai requisiti specifici di ogni applicazioneSia che si tratti di prestazioni, velocità di esecuzione o consumo di risorse hardware.

Quali sono le dimensioni più comuni dei modelli BERT?

Tra gli esempi vi sono il BERT Base, con 12 strati e 768 dimensioni di rappresentazione, il BERT Large con 24 strati e 1024 dimensioni, e i BERT-Tiny e BERT-Mini, che offrono interessanti compromessi tra dimensioni e prestazioni per applicazioni meno avide di risorse.

7. Un algoritmo open source grazie a Google

Lo sviluppo originale del BERT è stato guidato dai ricercatori di Google AI, che hanno generosamente contribuito hanno pubblicato il loro lavoro sotto una licenza libera e open source. Ciò ha permesso alla comunità scientifica e agli sviluppatori di tutto il mondo di accedere a questo rivoluzionario algoritmo, adattarlo alle proprie esigenze specifiche e contribuire al suo costante miglioramento.

8. Un'ampia gamma di applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale

Grazie ai suoi progressi nella comprensione e generalizzazione del contesto, BERT ha trovato numerose applicazioni nel campo dell'NLP, come :

  • Traduzione automatica
  • Generazione di testo
  • Estrazione di informazioni e conoscenze
  • Classificazione dei documenti
  • Sistemi di domande e risposte
  • Chatbot e assistenti virtuali

9. Derivati del BERT ed estensioni per casi d'uso specifici

La popolarità del BERT e la sua disponibilità come open source hanno dato origine anche a una serie di numerosi derivati ed estensionivarianti, che cercano di migliorare o adattare l'algoritmo a scenari specifici. Queste varianti includono RoBERTa, ALBERT, SpanBERT, BioBERT, LegalBERT, ecc.

10. Sfide future per il BERT e i suoi successori

Nonostante i suoi innegabili successi, il BERT presenta ancora sfide e limiti che la ricerca sulla PNL sta cercando di superare. Queste sfide includono:

  • Riduzione del consumo energetico e delle risorse hardware necessarie per addestrare ed eseguire i modelli.
  • Migliorare la robustezza e l'affidabilità delle previsioni di fronte a situazioni nuove o avverse.
  • Tenere conto di una diversità culturale e linguistica più ampia e profonda.
  • Comprendere e controllare le distorsioni e le discriminazioni potenzialmente contenute nei dati di addestramento e nei risultati del modello.

In breve, l'algoritmo BERT rappresenta un importante progresso nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale. Le sue caratteristiche uniche, come l'analisi contestuale bidirezionale, l'uso di trasformatori e la tecnica MLM, gli consentono di ottenere prestazioni superiori in un'ampia gamma di compiti legati al testo.

Tuttavia, rimangono delle sfide da affrontare per continuare a migliorare e sviluppare questa promettente tecnologia.

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