Co je to BERT a je stále relevantní v letech 2024–2025?

Porozumění BERT: Definice a základní funkce

BERT, což znamená Bidirectional Encoder Representations from Transformers, je open-source framework strojového učení vyvinutý Google AI Language v roce 2018. Představuje revoluční přístup ke zpracování přirozeného jazyka, protože umožňuje počítačům chápat a zpracovávat lidský jazyk s kontextovým povědomím. Na rozdíl od tradičních jazykových modelů, které zpracovávají text sekvenčně zleva doprava nebo zprava doleva, BERT používá obousměrný přístup a analyzuje všechna slova ve větě současně, aby pochopil jejich vztahy a významy. Tento zásadní posun v tom, jak stroje zpracovávají jazyk, udělal z BERT zásadní změnu v oblasti NLP, protože řeší přes 11 běžných jazykových úloh lépe než předchozí modely a jako první překonal lidskou přesnost na několika měřítkách.

Jádrem inovace BERT je jeho schopnost chápat kontext z obou směrů. Když čtete větu, váš mozek přirozeně zvažuje slova před i za cílovým slovem, aby pochopil jeho význam. BERT tento kognitivní proces napodobuje prostřednictvím své transformerové architektury, která využívá mechanismus pozornosti k pozorování vztahů mezi slovy. Tato obousměrná schopnost je obzvlášť silná pro úlohy, kde je kontext klíčový, například při určování významu nejednoznačných slov jako “banka” (finanční instituce vs. říční břeh) na základě okolního textu.

Jak BERT funguje: Technická architektura

BERT operuje prostřednictvím sofistikovaného dvoukrokového procesu: předtrénování na masivních neoznačených datech a poté doladění na úloze se speciálním označením dat. Během předtrénování se BERT učí obecné jazykové vzory z obrovských datasetů, konkrétně trénovaných na Wikipedii (~2,5 miliardy slov) a Google BooksCorpus (~800 milionů slov). Tato obrovská data o 3,3 miliardách slov přispěla k hlubokým znalostem BERT nejen o angličtině, ale i o světových znalostech a kontextových vztazích.

Proces předtrénování používá dvě inovativní tréninkové strategie, které činí BERT jedinečným:

Masked Language Model funguje tak, že v větách skrývá náhodná slova a nutí BERT je předpovědět na základě kontextových stop z okolních slov. Například pokud věta zní “Hlavní město Francie je [MASK],” BERT se naučí předpovědět “Paříž” pochopením kontextového vztahu mezi “hlavní město,” “Francie” a chybějícím slovem. Tato tréninková metoda je inspirována klózovým postupem, lingvistickou technikou z roku 1953, ale BERT ji aplikuje ve velkém měřítku pomocí moderního deep learningu.

Architektura BERT přichází ve dvou hlavních konfiguracích: BERTbase s 12 vrstvami transformeru, 768 skrytými jednotkami a 110 miliony parametrů a BERTlarge s 24 vrstvami transformeru, 1024 skrytými jednotkami a 340 miliony parametrů. Samotná transformerová architektura je páteří, která umožňuje efektivitu BERT, protože využívá mechanismus pozornosti, jenž umožňuje modelu extrémně efektivně paralelizovat trénink. Díky této paralelizaci bylo možné trénovat BERT na masivních datech v relativně krátkém čase—původní modely byly trénovány na 4 TPU (Tensor Processing Units) po dobu pouhých 4 dnů.

Současné aplikace a použití BERT

Univerzálnost BERT umožňuje jeho použití v mnoha reálných úlohách NLP, se kterými se organizace denně setkávají. Model vyniká v analýze sentimentu, kde určuje, zda text vyjadřuje pozitivní, negativní nebo neutrální sentiment—což je klíčové pro analýzu zákaznických recenzí a monitoring sociálních médií. V systémech pro otázky a odpovědi BERT pomáhá chatbotům a virtuálním asistentům rozumět dotazům uživatelů a vyhledávat relevantní informace v znalostních databázích. Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) je další klíčová aplikace, kde BERT identifikuje a klasifikuje entity jako jména osob, organizace, lokace a data v textu, což je nezbytné pro extrakci informací a dodržování předpisů.

Klasifikace textu zůstává jednou z nejčastějších aplikací BERT, kde řeší úkoly jako detekce spamu, moderace obsahu a kategorizace témat. Samotný Google používá BERT ke zlepšení výsledků vyhledávání od listopadu 2020, což pomáhá vyhledávači lépe chápat záměr uživatele a zobrazovat relevantnější výsledky. Například BERT nyní chápe, že “recept pro někoho” v dotazu znamená vyzvednutí léků pro jinou osobu, nikoliv jen obecné informace o receptech. Měření sémantické podobnosti je další silná aplikace, kde BERT embeddingy pomáhají identifikovat duplicitní obsah, detekci parafrází a v systémech vyhledávání informací.

Mimo samotný text byl BERT adaptován pro strojový překlad, souhrny textů a konverzační AI aplikace. Schopnost modelu generovat kontextová embeddingy—číselné reprezentace zachycující sémantický význam—je neocenitelná pro vyhledávací systémy a doporučovací nástroje. Organizace používají modely založené na BERT pro moderaci obsahu, dodržování soukromí (identifikace citlivých informací) a extrakci entit pro regulatorní požadavky.

Je BERT stále relevantní v letech 2024–2025?

Přestože byl BERT vydán v roce 2018, zůstává pozoruhodně relevantní a široce nasazovaný. Důkazy jsou přesvědčivé: BERT je v současnosti druhým nejstahovanějším modelem na Hugging Face Hub s více než 68 miliony stažení za měsíc, předstihnutý pouze jiným encoder modelem doladěným pro vyhledávání. V širším měřítku pouze encoder modely jako BERT dosahují přes 1 miliardu stažení měsíčně, což je téměř třikrát více než pouze dekodérové modely (generativní modely jako GPT) se svými 397 miliony stažení za měsíc. Tato masová adopce odráží trvající význam BERT v produkčních systémech po celém světě.

Praktické důvody trvalé relevance BERT jsou zásadní. Pouze encoder modely jsou úsporné, rychlé a nákladově efektivní oproti velkým jazykovým modelům, což je činí ideálními pro reálné aplikace, kde záleží na latenci a výpočetních zdrojích. Zatímco generativní modely jako GPT-3 nebo Llama vyžadují značné výpočetní zdroje a náklady na API, BERT může běžet efektivně na běžném spotřebitelském hardwaru a dokonce i na CPU. Pro organizace zpracovávající obrovské datasety—jako projekt FineWeb-Edu, který filtroval 15 bilionů tokenů—stojí použití modelů založených na BERT 60 000 $ za výpočet, zatímco použití pouze dekodérových modelů by stálo přes jeden milion dolarů.

Landskápa BERT se však vyvinula. ModernBERT, vydaný v prosinci 2024, představuje první významnou náhradu za BERT po šesti letech. ModernBERT je Pareto zlepšení oproti BERT, což znamená, že je lepší jak v rychlosti, tak v přesnosti bez kompromisů. Nabízí kontextovou délku 8 192 tokenů (oproti 512 u BERT), je 2–4× rychlejší než BERT a dosahuje lepších výsledků v následných úlohách. ModernBERT obsahuje moderní architektonická vylepšení jako rotační poziční embeddingy (RoPE), střídavé vzory pozornosti a trénink na 2 bilionech tokenů včetně dat z programovacího kódu. Přes tyto pokroky zůstává BERT relevantní díky:

• Masivní uživatelské základně: Tisíce produkčních systémů stále používají BERT
• Osvědčenému výkonu: BERT nadále překonává konkurenci v mnoha specifických úlohách
• Nízké vstupní bariéře: Menší modely jako DistilBERT (o 60 % rychlejší, 95 % výkonu BERT) umožňují snadné nasazení
• Specializovaným variantám: Existují tisíce předtrénovaných BERT modelů pro specifické domény (klinické poznámky, Twitter sentiment, japonský text, analýza kódu)
• Zpětné kompatibilitě: Organizace investovaly značné prostředky do pipeline založených na BERT

BERT vs. moderní alternativy: srovnávací analýza

Vznik novějších modelů vytvořil důležité rozlišení v oblasti NLP. Pouze dekodérové modely (GPT, Llama, Claude) vynikají v generování textu a few-shot learningu, ale jsou výpočetně náročné a pomalejší pro diskriminační úlohy. Pouze encoder modely jako BERT jsou optimalizované pro porozumění textu a klasifikační úlohy a nabízejí vyšší efektivitu pro negenerativní aplikace.

RoBERTa, vydaný po BERT, vylepšil originál delším tréninkem na větším množství dat a odstraněním úlohy Next Sentence Prediction. DeBERTaV3 dosáhl lepšího výkonu v GLUE benchmarcích, ale obětoval efektivitu a schopnosti vyhledávání. DistilBERT nabízí odlehčenou alternativu, běží o 60 % rychleji a přitom si zachovává přes 95 % výkonu BERT, což je ideální pro prostředí s omezenými zdroji. Specializované varianty BERT byly doladěny pro specifické domény: BioClinicalBERT pro medicínský text, BERTweet pro analýzu sentimentu na Twitteru a různé modely pro porozumění kódu.

Praktická hlediska pro volbu BERT dnes

Organizace, které se v letech 2024–2025 rozhodují, zda použít BERT, by měly zvážit svůj konkrétní use-case. BERT zůstává optimální volbou pro aplikace vyžadující rychlou inferenci, nízké výpočetní náklady a osvědčenou spolehlivost při klasifikaci a porozumění. Pokud budujete vyhledávací systém, nástroj pro moderaci obsahu nebo klasifikační pipeline, BERT nebo jeho moderní varianty poskytují vynikající poměr výkon/cena. Pro zpracování dlouhých dokumentů (nad 512 tokenů) je ModernBERT dnes lepší volbou díky délce kontextu 8 192 tokenů.

Rozhodnutí mezi BERT a alternativami závisí na několika faktorech:

• Typ úlohy: Použijte BERT pro klasifikaci/porozumění; GPT modely pro generování
• Požadavky na latenci: BERT je výrazně rychlejší při inferenci
• Rozpočtová omezení: BERT je výrazně nákladově efektivnější ve velkém měřítku
• Požadavky na délku kontextu: Pro dokumenty delší než 512 tokenů použijte ModernBERT
• Specifičnost domény: Využijte tisíce předtrénovaných variant BERT pro specializované domény
• Porozumění kódu: ModernBERT zde vyniká; standardní BERT je omezený

Budoucnost BERT a pouze encoder modelů

I když samotný BERT už možná nedostane zásadní aktualizace, kategorie pouze encoder modelů se dále vyvíjí. Úspěch ModernBERT ukazuje, že encoder modely mohou těžit z moderních architektonických vylepšení a tréninkových technik. Budoucnost pravděpodobně přinese specializované encoder modely pro konkrétní domény (kód, lékařský text, vícejazyčný obsah) a hybridní systémy, kde encoder modely pracují vedle generativních modelů v RAG (Retrieval Augmented Generation) pipelinech.

Praktickou realitou je, že pouze encoder modely zůstanou základní infrastrukturou pro AI systémy. Každá RAG pipeline potřebuje efektivního retrievera, každý systém pro moderaci obsahu potřebuje rychlý klasifikátor a každý doporučovací engine potřebuje embeddingy. Dokud tyto potřeby budou existovat—a ony budou—BERT a jeho nástupci zůstanou relevantní. Otázka není, zda je BERT stále relevantní, ale který moderní variant (BERT, ModernBERT, RoBERTa nebo doménově specifické alternativy) nejlépe odpovídá vašim konkrétním požadavkům.