ChatGPT వంటి AI సాధనాలు విడుదలైనప్పటి నుండి చాలా ప్రజాదరణ పొందాయి. ఇటువంటి సాధనాలు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) యొక్క సరిహద్దులను నెట్టివేస్తాయి, ఇది నిజమైన వ్యక్తి వలె AI పరస్పర చర్య మరియు ప్రాసెస్ చేయడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది.
మీకు తెలిసినట్లుగా, ChatGPT అనేది జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ మోడల్ (GPT)పై ఆధారపడి ఉంటుంది. అయితే, ఇది ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్ మాత్రమే కాదు.
2018లో, Google ఇంజనీర్లు BERT (ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ల నుండి ద్విదిశాత్మక ఎన్‌కోడర్ రిప్రజెంటేషన్)ను అభివృద్ధి చేశారు, ఇది ఒక వాక్యంలోని పదాల సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి రూపొందించబడింది, ఇది సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ప్రశ్న మరియు వంటి పనులను నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది సమాధానం. మరియు అధిక ఖచ్చితత్వంతో ఎంటిటీ గుర్తింపు అని పేరు పెట్టారు.
బర్ట్ అంటే ఏమిటి?
BERT అనేది Google AI పరిశోధన ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడిన లోతైన అభ్యాస నమూనా, ఇది సహజ భాషా ప్రశ్నలను బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. టెక్స్ట్ డేటా యొక్క ద్వి దిశాత్మక ప్రాతినిధ్యాన్ని తెలుసుకోవడానికి మోడల్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది వాక్యం లేదా పేరాలోని పదాల సందర్భాన్ని బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఇది రోజువారీ జీవితంలో మాట్లాడే మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి యంత్రాలకు సులభతరం చేస్తుంది. కంప్యూటర్లు చారిత్రాత్మకంగా భాషను ప్రాసెస్ చేయడంలో ఇబ్బందిని కలిగి ఉన్నాయని పేర్కొనడం ముఖ్యం, ముఖ్యంగా సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడం.
ఇతర భాషా ప్రాసెసింగ్ నమూనాల వలె కాకుండా, BERT 11 కంటే ఎక్కువ సాధారణ NLP టాస్క్‌లను నిర్వహించడానికి శిక్షణ పొందింది, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ సర్కిల్‌లలో అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన ఎంపిక.
GPT-3 వంటి ఇతర ప్రసిద్ధ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ మోడల్‌లతో పోల్చితే, BERT ఒక ప్రత్యేక ప్రయోజనాన్ని కలిగి ఉంది: ఇది ద్విదిశాత్మకమైనది మరియు, ఎడమ నుండి కుడి మరియు కుడి నుండి ఎడమ సందర్భాన్ని అంచనా వేయగలదు. GPT-3.5 మరియు GPT-4 ఎడమ నుండి కుడికి సూచనలను మాత్రమే పరిగణనలోకి తీసుకుంటాయి, అయితే BERT రెండింటినీ అందిస్తుంది.
GPT వంటి భాషా నమూనాలు మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఏకదిశాత్మక సందర్భాన్ని ఉపయోగిస్తాయి, ChatGPT బహుళ విధులను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది. సరళంగా చెప్పాలంటే, ఈ నమూనాలు టెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్ యొక్క సందర్భాన్ని ఎడమ నుండి కుడికి లేదా కొన్ని సందర్భాల్లో కుడి నుండి ఎడమకు విశ్లేషించాయి. అయినప్పటికీ, ఈ ఏకదిశాత్మక విధానం టెక్స్ట్ అవగాహన విషయానికి వస్తే పరిమితులను కలిగి ఉంటుంది, ఇది ఉత్పత్తి చేయబడిన అవుట్‌పుట్‌లో దోషాలకు దారి తీస్తుంది.
ముఖ్యంగా, BERT సమాధానం చెప్పే ముందు వాక్యం యొక్క పూర్తి సందర్భాన్ని విశ్లేషిస్తుంది. అయితే, GPT-3 BERT (3TB) కంటే చాలా పెద్ద టెక్స్ట్ కార్పస్ (45TB)పై శిక్షణ పొందిందని పేర్కొనడం విలువ.
BERT ఒక ముసుగు భాష మోడల్
ఇక్కడ తెలుసుకోవలసిన ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే, వాక్యం యొక్క సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి BERT ముసుగుపై ఆధారపడుతుంది. వాక్యాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు, అది దానిలోని భాగాలను తీసివేస్తుంది మరియు గ్యాప్‌లను అంచనా వేయడానికి మరియు పూరించడానికి మోడల్‌పై ఆధారపడుతుంది.
ఇది తప్పనిసరిగా సందర్భాన్ని “అంచనా” చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఒక పదానికి రెండు వేర్వేరు అర్థాలు ఉండే వాక్యాలలో, ఇది ముసుగు భాషా నమూనాకు ప్రత్యేక ప్రయోజనాన్ని ఇస్తుంది.
బర్ట్ ఎలా పని చేస్తుంది?
BERT 3.3 బిలియన్ పదాల డేటాసెట్‌పై (2.5 బిలియన్ పదాల వరకు వికీపీడియాపై ఆధారపడుతుంది) మరియు 800 మిలియన్ పదాల కోసం Google బుక్స్‌కార్పస్‌పై శిక్షణ పొందింది.
BERT యొక్క ఏకైక ద్వి దిశాత్మక సందర్భం ఎడమ నుండి కుడికి మరియు వైస్ వెర్సా టెక్స్ట్ యొక్క ఏకకాల ప్రాసెసింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది. ఈ ఆవిష్కరణ మానవ భాషపై మోడల్ యొక్క అవగాహనను పెంచుతుంది, పదాలు మరియు వాటి సందర్భం మధ్య సంక్లిష్ట సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
ద్విదిశాత్మక మూలకం BERTని విప్లవాత్మక ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ మోడల్‌గా స్థాపించింది, ఇది NLP టాస్క్‌లలో గణనీయమైన మెరుగుదలలకు దారితీసింది. మరీ ముఖ్యంగా, భాషను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI)ని ఉపయోగించే సాధనాల యొక్క పూర్తి శక్తిని అండర్లైన్ చేయడంలో కూడా ఇది సహాయపడుతుంది.
BERT యొక్క ప్రభావం దాని ద్వైపాక్షికత వల్ల మాత్రమే కాకుండా అది ఎలా ముందుగా శిక్షణ పొందింది అనే దానికి కూడా కారణం. BERT యొక్క ప్రీ-ట్రైనింగ్ దశ రెండు ముఖ్యమైన దశలను కలిగి ఉంటుంది, అవి ముసుగు భాష నమూనా (MLM) మరియు తదుపరి వాక్య అంచనా (NSP).
చాలా ప్రీ-ట్రైనింగ్ పద్ధతులు వ్యక్తిగత శ్రేణి మూలకాలను మాస్క్ చేస్తున్నప్పుడు, BERT శిక్షణ సమయంలో ఒక వాక్యంలో ఇన్‌పుట్ టోకెన్‌ల శాతాన్ని యాదృచ్ఛికంగా దాచడానికి MLMని ఉపయోగిస్తుంది. ఈ విధానం ముసుగు పదం యొక్క రెండు వైపుల నుండి సందర్భాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకొని తప్పిపోయిన పదాలను అంచనా వేయడానికి మోడల్‌ను బలవంతం చేస్తుంది – అందుకే ద్వి దిశాత్మకత.