БЕРТ

Папярэдне падрыхтаваная мадэль глыбокага навучання, распрацаваная даследчыкамі Google AI для задач разумення натуральнай мовы. BERT заснаваны на архітэктуры Transformer, якая была прадстаўлена Васвані і інш. у 2017 годзе, і гэта значна прасунула сучасны стан у апрацоўцы розных натуральных моў (NLP) заданні.

Ключавым новаўвядзеннем у BERT з'яўляецца яго двухнакіраваны падыход да навучання, які дазваляе мадэлі вывучаць кантэкст слова з левага і правага бакоў адначасова. Гэта двухнакіраванае кантэкстнае навучанне дазваляе BERT атрымаць больш поўнае разуменне мовы і прыводзіць да павышэння прадукцыйнасці пры выкананні шырокага спектру задач НЛП, такіх як аналіз пачуццяў, адказы на пытанні і распазнаванне названых сутнасцей.

BERT папярэдне навучаецца на вялікім корпусе тэксту, вучыцца ствараць кантэкстныя ўяўленні слоў і фраз. Пасля папярэдняга навучання BERT можна наладзіць для канкрэтных задач NLP з меншым наборам дадзеных з маркіроўкай, што робіць яго універсальным і магутным інструментам для розных прыкладанняў разумення мовы. Поспех BERT падштурхнуў да распрацоўкі многіх іншых мадэляў на базе Transformer, такіх як GPT, RoBERTa і T5, якія працягваюць развіваць сферу НЛП.