BERT: State-of-the-Art-Vorausbildung für die natürliche Sprachverarbeitung
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist eine wichtige Technik im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung. Es zielt darauf ab, das Problem des Mangels an Trainingsdaten in der natürlichen Sprachverarbeitung zu lösen.
Überblick: Moderne Deep-Learning-basierte NLP-Modelle benötigen eine große Menge an Daten, aber die meisten aufgabenbezogenen Datensätze enthalten nur wenige Tausend oder einige Hunderttausend menschlich annotierte Trainingsbeispiele. BERT bietet einen neuen Weg, diese Datenlücke zu schließen, indem es eine Vielzahl von unannotierten Texten aus dem Internet zur Vorausbildung nutzt.
Kernfunktionen: BERT ist das erste tief bidirektionale, unüberwachte Sprachrepräsentationsmodell, das nur mit einem reinen Textkorpus (in diesem Fall Wikipedia) vorausgebildet wird. Im Gegensatz zu früheren Modellen kann BERT Wörter basierend auf ihrem vorherigen und nächsten Kontext repräsentieren, was seine starke Bidirektionalität ausmacht.
Grundlegende Verwendung: BERT kann für verschiedene NLP-Aufgaben wie Frage-Antwort-Systeme und Sentimentanalyse feinabgestimmt werden. Jeder kann in etwa 30 Minuten mit einer einzelnen Cloud TPU oder in wenigen Stunden mit einer einzigen GPU sein eigenes fortschrittliches Frage-Antwort-System trainieren. Darüber hinaus lernt BERT auch die Beziehungen zwischen Sätzen durch die Vorausbildung in einer einfachen Aufgabe, die aus jedem Textkorpus erzeugt werden kann.
Insgesamt bringt BERT einen neuen Durchbruch in der natürlichen Sprachverarbeitung und hat das Potenzial, die Entwicklung in diesem Bereich weiter voranzutreiben.
