Home-theater-designers
Các công cụ AI như ChatGPT đã trở nên vô cùng phổ biến kể từ khi chúng được phát hành. Những công cụ như vậy đẩy ranh giới của quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), giúp AI dễ dàng tổ chức các cuộc trò chuyện và xử lý ngôn ngữ giống như một người thực.
Như bạn có thể biết, ChatGPT dựa trên mô hình Generative Pre-training Transformer (GPT). Tuy nhiên, đó không phải là mô hình được đào tạo trước duy nhất hiện có.
TẠO VIDEO TRONG NGÀY
Vào năm 2018, các kỹ sư tại Google đã phát triển BERT (Biểu diễn bộ mã hóa hai chiều từ Transformers), một mô hình học sâu, được đào tạo trước, được thiết kế để hiểu ngữ cảnh của các từ trong câu, cho phép nó thực hiện các tác vụ như phân tích cảm xúc, trả lời câu hỏi, và nhận dạng thực thể được đặt tên với độ chính xác cao.
BERT là gì?
BERT là một mô hình học sâu được phát triển bởi Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Google sử dụng phương pháp học không giám sát để hiểu các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn. Mô hình sử dụng kiến trúc biến áp để tìm hiểu các biểu diễn hai chiều của dữ liệu văn bản, cho phép mô hình hiểu rõ hơn ngữ cảnh của các từ trong một câu hoặc đoạn văn.
Điều này giúp máy móc dễ dàng diễn giải ngôn ngữ của con người như được nói trong cuộc sống hàng ngày. Điều quan trọng cần đề cập là trước đây máy tính gặp khó khăn trong việc xử lý ngôn ngữ, đặc biệt là hiểu ngữ cảnh.
Không giống như các mô hình xử lý ngôn ngữ khác, BERT được đào tạo để thực hiện hơn 11 tác vụ NLP phổ biến, khiến nó trở thành một lựa chọn cực kỳ phổ biến trong giới học máy.
Khi so sánh với các mẫu máy biến áp phổ biến khác như GPT-3, BERT có một lợi thế khác biệt: nó là hai chiều và do đó, có khả năng đánh giá ngữ cảnh từ trái sang phải và từ phải sang trái. GPT-3.5 và GPT-4 chỉ xem xét ngữ cảnh từ trái sang phải, trong khi BERT phục vụ cho cả hai.
Các mô hình ngôn ngữ như GPT sử dụng ngữ cảnh đơn hướng để huấn luyện mô hình, cho phép ChatGPT để thực hiện một số tác vụ. Nói một cách đơn giản, các mô hình này đã phân tích ngữ cảnh nhập văn bản từ trái sang phải hoặc trong một số trường hợp từ phải sang trái. Tuy nhiên, cách tiếp cận một chiều này có những hạn chế khi hiểu văn bản, gây ra sự thiếu chính xác trong kết quả đầu ra được tạo.
Về cơ bản, điều này có nghĩa là BERT phân tích ngữ cảnh đầy đủ của câu trước khi đưa ra câu trả lời. Tuy nhiên, cần phải đề cập rằng GPT-3 đã được đào tạo trên một kho văn bản lớn hơn đáng kể (45TB) so với BERT (3TB).
BERT là một mô hình ngôn ngữ đeo mặt nạ
Một điều quan trọng cần biết ở đây là BERT dựa vào mặt nạ để hiểu ngữ cảnh của câu. Khi xử lý một câu, nó sẽ loại bỏ các phần của câu đó và dựa vào mô hình để dự đoán và hoàn thành các khoảng trống.
Về cơ bản, điều này cho phép nó 'dự đoán' bối cảnh. Trong những câu mà một từ có thể có hai nghĩa khác nhau, điều này mang lại lợi thế khác biệt cho các mô hình ngôn ngữ ẩn.
BERT hoạt động như thế nào?
BERT đã được đào tạo trên một bộ dữ liệu hơn 3,3 tỷ từ (dựa trên Wikipedia với tối đa 2,5 tỷ từ) và BooksCorpus từ Google với 800 triệu từ.
Bối cảnh hai chiều độc đáo của BERT cho phép xử lý đồng thời văn bản từ trái sang phải và ngược lại. Sự đổi mới này giúp nâng cao hiểu biết của mô hình về ngôn ngữ của con người, cho phép mô hình hiểu được các mối quan hệ phức tạp giữa các từ và ngữ cảnh của chúng.
Yếu tố hai chiều đã định vị BERT như một mô hình máy biến áp mang tính cách mạng, thúc đẩy những cải tiến đáng chú ý trong các nhiệm vụ NLP. Quan trọng hơn, nó cũng giúp phác thảo sức mạnh tuyệt đối của các công cụ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý ngôn ngữ.
Hiệu quả của BERT không chỉ vì tính hai chiều của nó mà còn vì cách nó được đào tạo trước. Giai đoạn tiền đào tạo của BERT bao gồm hai bước thiết yếu, đó là mô hình ngôn ngữ ẩn (MLM) và dự đoán câu tiếp theo (NSP).
Trong khi hầu hết các phương pháp đào tạo trước che giấu các phần tử trình tự riêng lẻ, BERT sử dụng MLM để che giấu ngẫu nhiên một tỷ lệ phần trăm mã thông báo đầu vào trong một câu trong quá trình đào tạo. Cách tiếp cận này buộc mô hình dự đoán các từ còn thiếu, có tính đến ngữ cảnh từ cả hai phía của từ bị che khuất—do đó có tính hai chiều.
Sau đó, trong NSP, BERT học cách dự đoán xem câu X có thực sự nối tiếp thành câu Y hay không. Khả năng này đào tạo mô hình để hiểu các mối quan hệ của câu và ngữ cảnh tổng thể, từ đó góp phần vào hiệu quả của mô hình.
Tinh chỉnh BERT
Sau khi đào tạo trước, BERT chuyển sang giai đoạn tinh chỉnh, trong đó mô hình được điều chỉnh cho phù hợp với các nhiệm vụ NLP khác nhau, bao gồm phân tích tình cảm, nhận dạng thực thể được đặt tên và hệ thống trả lời câu hỏi. Tinh chỉnh liên quan đến việc học có giám sát, tận dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn để nâng cao hiệu suất mô hình cho các tác vụ cụ thể.
Phương pháp đào tạo của BERT được coi là 'phổ quát' vì nó cho phép cùng một kiến trúc mô hình giải quyết các nhiệm vụ khác nhau mà không cần sửa đổi nhiều. Tính linh hoạt này là một lý do khác khiến BERT trở nên phổ biến đối với những người đam mê NLP.
Chẳng hạn, BERT được Google sử dụng để dự đoán các truy vấn tìm kiếm và bổ sung các từ còn thiếu, đặc biệt là về ngữ cảnh.
BERT thường được sử dụng để làm gì?
Mặc dù Google sử dụng BERT trong công cụ tìm kiếm của mình, nhưng nó có một số ứng dụng khác:
Phân tích tình cảm
Phân tích tình cảm là một ứng dụng cốt lõi của NLP liên quan đến việc phân loại dữ liệu văn bản dựa trên cảm xúc và ý kiến được nhúng trong đó. Điều này rất quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ theo dõi sự hài lòng của khách hàng đến dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán.
2 ứng dụng trình phát trên các thiết bị riêng biệt
BERT tỏa sáng trong lĩnh vực này vì nó nắm bắt được bản chất cảm xúc của đầu vào văn bản và dự đoán chính xác cảm xúc đằng sau các từ.
Tóm tắt văn bản
Do tính chất hai chiều và cơ chế chú ý, BERT có thể nắm bắt mọi điểm nhỏ của ngữ cảnh văn bản mà không làm mất thông tin cần thiết. Kết quả là các bản tóm tắt mạch lạc, chất lượng cao phản ánh chính xác nội dung quan trọng của các tài liệu đầu vào.
Nhận dạng thực thể được đặt tên
Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là một khía cạnh quan trọng khác của NLP nhằm xác định và phân loại các thực thể như tên, tổ chức và vị trí trong dữ liệu văn bản.
BERT thực sự có tính biến đổi trong không gian NER, chủ yếu là do khả năng nhận biết và phân loại các mẫu thực thể phức tạp của nó—ngay cả khi được trình bày trong các cấu trúc văn bản phức tạp.
Hệ thống trả lời câu hỏi
Sự hiểu biết theo ngữ cảnh của BERT và nền tảng trong các bộ mã hóa hai chiều giúp BERT thành thạo trong việc trích xuất các câu trả lời chính xác từ các tập dữ liệu lớn.
Nó có thể xác định ngữ cảnh của câu hỏi một cách hiệu quả và định vị câu trả lời phù hợp nhất trong dữ liệu văn bản, một khả năng có thể được khai thác cho các chatbot nâng cao, công cụ tìm kiếm và thậm chí cả trợ lý ảo.
Dịch máy qua BERT
Dịch máy là một nhiệm vụ NLP thiết yếu mà BERT đã cải tiến. Kiến trúc biến áp và sự hiểu biết hai chiều về ngữ cảnh góp phần phá vỡ các rào cản trong việc dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
Mặc dù chủ yếu tập trung vào tiếng Anh, các biến thể đa ngôn ngữ của BERT (mBERT) có thể được áp dụng cho các vấn đề dịch máy đối với nhiều ngôn ngữ, mở ra cánh cửa cho các nền tảng và phương tiện giao tiếp toàn diện hơn.
AI và Machine Learning tiếp tục đẩy các ranh giới mới
Không còn nghi ngờ gì nữa, các mô hình như BERT đang thay đổi cuộc chơi và mở ra những con đường nghiên cứu mới. Tuy nhiên, quan trọng hơn, những công cụ như vậy có thể dễ dàng tích hợp vào các quy trình công việc hiện có.