Model Releases
BERT от Google: Революционная модель, изменившая NLP навсегда
Google представила BERT в октябре 2018 года - первую bidirectional языковую модель, которая революционизировала benchmarks и стала основой для поисковых систем.
11 октября 2018 г.
Model ReleaseBERT
Введение
11 октября 2018 года Google представила миру BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - языкознательную модель, которая кардинально изменила подход к обработке естественного языка. Эта модель с 340 миллиардами параметров стала поворотным моментом в истории NLP, установив новые стандарты для понимания контекста и семантики текста.
BERT не просто улучшил существующие результаты - он полностью переписал правила игры в области машинного понимания языка. Модель была разработана исследовательской группой Google AI и сразу же достигла рекордных показателей на многочисленных бенчмарках, превзойдя предыдущие достижения на десятки процентных пунктов.
Значение BERT трудно переоценить. Эта модель заложила основу для современных поисковых систем Google, улучшив понимание запросов пользователей и качество выдачи результатов. Для разработчиков и инженеров ИИ BERT стал отправной точкой для сотен последующих исследований и практических приложений.
Открытый исходный код BERT сделал его доступным для всего сообщества, что способствовало быстрому распространению и адаптации модели в самых разных сферах.
Ключевые особенности и архитектура
Архитектура BERT основана на трансформерах, но с принципиально важным отличием - двунаправленностью (bidirectional). В отличие от предыдущих моделей, которые обрабатывали текст только в одном направлении, BERT анализирует контекст как слева направо, так и справа налево одновременно. Это позволяет модели лучше понимать отношения между словами и их смысловую нагрузку.
Модель представлена в двух версиях: BERT-base с 110 миллионами параметров и BERT-large с 340 миллионами параметров. Обе версии используют 12 или 24 слоя трансформеров соответственно, каждый с 12 или 16 голов внимания. Контекстное окно составляет 512 токенов, что было революционным для своего времени.
BERT обучается с использованием маскированного языкового моделирования (Masked Language Modeling) и задачи Next Sentence Prediction. Эти методы позволяют модели учиться на неотмеченных данных, делая обучение более эффективным и экономичным.
Модель поддерживает многократную дообучение (fine-tuning) для конкретных задач, что делает её универсальным инструментом для различных NLP-приложений.
- Bidirectional Encoder Representations from Transformers
- 340 млн параметров (BERT-large)
- Контекстное окно: 512 токенов
- 12-24 слоёв трансформеров
- Masked Language Modeling + Next Sentence Prediction