BERT自然语言处理模型是什么，与GPT有什么不同？

AI工具如ChatGPT自发布以来变得非常受欢迎。这些工具推动了自然语言处理（NLP）的边界，使AI更容易像真正的人一样进行对话和处理语言。

正如你所知，ChatGPT依赖于生成式预训练变压器模型（GPT）。然而，这不是唯一的预训练模型。

2018年，谷歌的工程师们开发了BERT（双向编码器表示来自转换器），这是一个预训练的深度学习模型，旨在更好地理解句子中单词的上下文，从而使其能够执行情感分析、问答和命名实体识别等任务。

什么是BERT?

BERT是由谷歌AI研究开发的深度学习模型，使用无监督学习方法更好地理解自然语言查询。该模型使用变压器架构来学习文本数据的双向表示，从而使其更好地理解句子或段落中单词的上下文。

这使得机器更容易解释日常生活中的人类语言。需要提到的是，计算机在历史上一直很难处理语言，尤其是理解上下文。

与其他流行的变压器模型（如GPT-3）相比，BERT具有明显的优势：它是双向的，因此能够从左到右和从右到左评估上下文。而GPT-3.5和GPT-4只考虑左到右的上下文，而BERT同时考虑了两者。

与GPT等语言模型使用单向上下文训练模型的方法不同，ChatGPT能够执行多个任务。简单地说，这些模型从左到右或者从右到左分析文本输入的上下文。然而，这种单向方法在文本理解方面存在局限性，导致生成的输出不准确。

基本上，这意味着BERT在提供答案之前会分析句子的全部上下文。然而，值得注意的是，与BERT（3TB）相比，GPT-3是在数量相当更大的文本语料库（45TB）上进行训练的。

这里需要知道的一件重要事情是，BERT依赖于屏蔽来理解句子的上下文。在处理一个句子时，它会去除其中的一部分，并依靠模型来预测并填补这些空白。

这使它“预测”上下文。在一个词可以有两个不同意思的句子中，这使得掩码语言模型具有独特的优势。

BERT在超过33亿个单词的数据集上进行了训练（其中25亿个单词来自维基百科，8亿个单词来自谷歌的BooksCorpus）。

BERT独特的双向上下文使其能够同时处理从左到右和从右到左的文本。这种创新增强了模型对人类语言的理解能力，使其能够理解单词与其上下文之间的复杂关系。

双向性使BERT成为一个革命性的变压器模型，在NLP任务中取得了显著的改进。更重要的是，它还有助于展示使用人工智能（AI）处理语言的工具的强大能力。

BERT的有效性不仅在于其双向性，还在于其预训练方式。BERT的预训练阶段包括两个关键步骤：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。

在大多数预训练方法中，会对单个序列元素进行屏蔽，但BERT在训练过程中使用MLM来随机屏蔽句子中一定比例的输入标记。这种方法强制模型预测丢失的单词，并考虑到屏蔽单词两侧的上下文，从而实现了双向性。

然后，在NSP过程中，BERT学习预测X句是否真的是Y句的后续句。这种能力使模型能够理解句子之间的关系和整体上下文，进而提高了模型的效果。

在预训练之后，BERT进入微调阶段，在此阶段中，模型根据不同的NLP任务进行调整，包括情感分析、命名实体识别和问答系统等。微调通过使用带标签的数据集进行监督学习来提高模型在特定任务上的性能。

BERT的训练方法被认为是“通用”的，因为它允许同一模型架构处理不同的任务，而无需进行大量修改。这种多功能性是BERT在NLP爱好者中广受欢迎的另一个原因。

例如，谷歌使用BERT来预测搜索查询，并填充缺失的单词，特别是在上下文方面。

虽然谷歌在其搜索引擎中使用BERT，但它还有其他几个应用：

情感分析：情感分析是NLP的核心应用之一，涉及根据嵌入在文本数据中的情感和观点对其进行分类。这在许多领域都非常重要，从监测客户满意度到预测股市趋势。

在这个领域中，BERT脱颖而出，因为它捕捉到了文本输入中的情感本质，并准确预测了这些词背后的情感。

文本摘要：由于其双向性和注意机制，BERT可以把握文本的每一个细节上下文，而不会丢失重要信息。结果就是高质量、连贯的摘要，准确地反映出输入文档的重要内容。

命名实体识别：命名实体识别（NER）是NLP的另一个重要方面，旨在识别和分类文本数据中的名称、组织和位置等实体。

由于BERT能够识别和分类复杂实体模式，因此在NER领域具有革命性作用，即使在复杂的文本结构中也是如此。

问答系统：由于BERT对上下文的理解和双向编码器的基础，它擅长从大数据集中提取准确的答案。

它可以有效地确定问题的上下文，并在文本数据中找到最合适的答案，这种能力可以用于高级聊天机器人、搜索引擎甚至虚拟助手。

通过BERT进行机器翻译：机器翻译是NLP中一个重要的任务，BERT对此进行了改进。变压器架构和对上下文的双向理解有助于打破从一种语言到另一种语言的障碍。

虽然主要专注于英语，但BERT的多语言变体（mBERT）可以应用于许多语言的机器翻译问题，为更具包容性的平台和交流媒介打开了大门。

毫无疑问，像BERT这样的模型正在改变游戏规则，并开辟新的研究领域。但更重要的是，这样的工具可以轻松地集成到现有的工作流程中。