Czym jest BERT i czy nadal będzie istotny w latach 2024-2025?

Zrozumienie BERT-a: definicja i podstawowa funkcjonalność

BERT, czyli Bidirectional Encoder Representations from Transformers, to otwartoźródłowe narzędzie uczenia maszynowego opracowane przez Google AI Language w 2018 roku. Reprezentuje ono rewolucyjne podejście do przetwarzania języka naturalnego, umożliwiając komputerom rozumienie i przetwarzanie języka ludzkiego z uwzględnieniem kontekstu. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli językowych, które przetwarzają tekst sekwencyjnie od lewej do prawej lub od prawej do lewej, BERT stosuje podejście dwukierunkowe, analizując wszystkie słowa w zdaniu jednocześnie, by zrozumieć ich relacje i znaczenia. Ta fundamentalna zmiana w sposobie przetwarzania języka przez maszyny uczyniła BERT-a przełomem w dziedzinie NLP – rozwiązał on ponad 11 typowych zadań językowych lepiej niż wcześniejsze modele i jako pierwszy osiągnął wyniki przewyższające ludzką dokładność w kilku benchmarkach.

Kluczową innowacją BERT-a jest zdolność do rozumienia kontekstu z obu kierunków. Czytając zdanie, ludzki mózg naturalnie bierze pod uwagę słowa przed i po słowie docelowym, aby zrozumieć jego znaczenie. BERT naśladuje ten ludzki proces poznawczy dzięki architekturze Transformer, która wykorzystuje mechanizm uwagi do obserwowania relacji między słowami. To dwukierunkowe rozumienie jest szczególnie potężne w zadaniach, gdzie kontekst ma kluczowe znaczenie, na przykład przy określaniu znaczenia niejednoznacznych słów, takich jak „bank” (instytucja finansowa vs. brzeg rzeki) na podstawie otaczającego tekstu.

Jak działa BERT: architektura techniczna

BERT działa poprzez zaawansowany, dwuetapowy proces: wstępne uczenie na ogromnych nieoznaczonych danych, a następnie dostrajanie na danych etykietowanych pod konkretne zadania. Podczas wstępnego uczenia BERT poznaje ogólne wzorce językowe z ogromnych zbiorów danych – był trenowany m.in. na Wikipedii (~2,5 miliarda słów) i Google BooksCorpus (~800 milionów słów). Ten ogromny zbiór 3,3 miliarda słów przyczynił się do głębokiej wiedzy BERT-a nie tylko o języku angielskim, ale także o wiedzy ogólnej i relacjach kontekstowych.

Proces pre-treningowy wykorzystuje dwie nowatorskie strategie treningowe, które czynią BERT-a wyjątkowym:

Masked Language Model działa poprzez ukrywanie losowych słów w zdaniach i zmuszanie BERT-a do ich przewidywania na podstawie wskazówek z otaczających słów. Przykładowo, jeśli zdanie brzmi „Stolicą Francji jest [MASK]”, BERT uczy się przewidywać „Paryż”, rozumiejąc relację kontekstową między „stolicą”, „Francją” a brakującym słowem. Ta metoda treningowa inspirowana jest procedurą cloze, techniką lingwistyczną znaną od 1953 roku, jednak BERT stosuje ją na dużą skalę z użyciem nowoczesnego deep learningu.

Architektura BERT-a występuje w dwóch głównych konfiguracjach: BERTbase z 12 warstwami transformera, 768 jednostkami ukrytymi i 110 milionami parametrów oraz BERTlarge z 24 warstwami, 1024 jednostkami ukrytymi i 340 milionami parametrów. Sama architektura Transformer stanowi trzon efektywności BERT-a, wykorzystując mechanizm uwagi umożliwiający bardzo wydajne równoległe uczenie. To zrównoleglenie umożliwiło trenowanie BERT-a na ogromnych zbiorach danych w stosunkowo krótkim czasie – oryginalne modele były trenowane na 4 TPU tylko przez 4 dni.

Aktualne zastosowania i przypadki użycia BERT-a

Wszechstronność BERT-a sprawia, że znajduje on zastosowanie w licznych rzeczywistych zadaniach NLP, z którymi organizacje spotykają się na co dzień. Model świetnie sprawdza się w analizie sentymentu, gdzie określa, czy tekst wyraża pozytywny, negatywny czy neutralny wydźwięk – co jest kluczowe przy analizie opinii klientów czy monitoringu mediów społecznościowych. W systemach pytanie-odpowiedź BERT pomaga chatbotom i asystentom wirtualnym rozumieć zapytania użytkowników i odnajdywać odpowiednie informacje w bazach wiedzy. Rozpoznawanie nazwanych encji (NER) to kolejna istotna aplikacja – BERT identyfikuje i klasyfikuje encje, takie jak imiona i nazwiska, organizacje, lokalizacje czy daty w tekście, co jest kluczowe dla ekstrakcji informacji i zadań zgodności.

Klasyfikacja tekstu pozostaje jednym z najczęściej wdrażanych zastosowań BERT-a, obsługując zadania takie jak wykrywanie spamu, moderacja treści czy kategoryzacja tematyczna. Sam Google od listopada 2020 roku wykorzystuje BERT-a do ulepszania wyników wyszukiwania, co pomaga wyszukiwarce lepiej rozumieć intencje użytkownika i prezentować trafniejsze wyniki. Przykładowo, BERT rozumie teraz, że „recepta dla kogoś” w zapytaniu oznacza odbiór leku dla innej osoby, a nie ogólne informacje o receptach. Pomiar podobieństwa semantycznego to kolejne mocne zastosowanie – osadzenia BERT-a pomagają wykrywać duplikaty treści, parafrazy i wspierają systemy wyszukiwania informacji.

Poza tekstem BERT został zaadaptowany do tłumaczenia maszynowego, podsumowywania tekstów i zastosowań w konwersacyjnej AI. Zdolność modelu do generowania osadzeń kontekstowych – numerycznych reprezentacji oddających znaczenie semantyczne – jest nieoceniona dla systemów wyszukiwania i silników rekomendacji. Organizacje używają modeli opartych na BERT do moderacji treści, zgodności z ochroną prywatności (identyfikacja wrażliwych informacji) i ekstrakcji encji do celów regulacyjnych.

Czy BERT nadal jest istotny w latach 2024-2025?

Pomimo premiery w 2018 roku, BERT pozostaje niezwykle istotny i szeroko stosowany. Dowody są przekonujące: obecnie BERT to drugi najczęściej pobierany model w Hugging Face Hub – ponad 68 milionów pobrań miesięcznie, ustępując jedynie innemu modelowi enkodera dostrojonemu do wyszukiwania. W szerszej skali modele wyłącznie enkoderowe, takie jak BERT, mają ponad 1 miliard pobrań miesięcznie, prawie trzykrotnie więcej niż modele wyłącznie dekoderowe (generatywne, jak GPT) z 397 milionami pobrań. Ta masowa adopcja odzwierciedla ciągłe znaczenie BERT-a w systemach produkcyjnych na całym świecie.

Praktyczne powody trwałej istotności BERT-a są istotne. Modele wyłącznie enkoderowe są zwinne, szybkie i opłacalne w porównaniu do dużych modeli językowych, co czyni je idealnymi do rzeczywistych zastosowań, gdzie liczy się opóźnienie i zasoby obliczeniowe. Podczas gdy modele generatywne, takie jak GPT-3 czy Llama, wymagają znacznych zasobów i kosztów API, BERT może działać wydajnie nawet na sprzęcie konsumenckim i CPU. Dla organizacji przetwarzających ogromne zbiory danych – jak projekt FineWeb-Edu, który filtrował 15 bilionów tokenów – użycie modeli opartych na BERT to koszt 60 000 USD, podczas gdy modelem dekoderowym kosztowałoby to ponad milion dolarów.

Jednak krajobraz BERT-a ewoluował. ModernBERT, wydany w grudniu 2024 roku, to pierwsza znacząca zmiana w tej rodzinie od sześciu lat. ModernBERT jest udoskonaleniem Pareto względem BERT-a, czyli jest lepszy zarówno pod względem szybkości, jak i dokładności – bez kompromisów. Oferuje długość kontekstu 8192 tokeny (BERT: 512), jest 2-4x szybszy od BERT-a i osiąga lepsze wyniki w zadaniach downstream. ModernBERT wprowadza nowoczesne udoskonalenia architekturalne, takie jak rotary positional embeddings (RoPE), naprzemienne wzorce uwagi oraz trening na 2 bilionach tokenów, w tym kodzie. Mimo tych postępów BERT pozostaje istotny, ponieważ:

• Ogromna baza wdrożeń: Tysiące systemów produkcyjnych nadal korzysta z BERT-a
• Sprawdzona skuteczność: BERT wciąż przewyższa inne modele w wielu zadaniach
• Niski próg wejścia: Mniejsze modele, np. DistilBERT (60% szybszy, 95% skuteczności BERT-a), ułatwiają wdrożenie
• Wyspecjalizowane warianty: Istnieją tysiące wersji BERT-a dostosowanych do konkretnych dziedzin (notatki kliniczne, sentyment na Twitterze, teksty japońskie, analiza kodu)
• Kompatybilność wsteczna: Organizacje zainwestowały znaczne środki w pipeline’y oparte na BERT

BERT a nowoczesne alternatywy: analiza porównawcza

Pojawienie się nowszych modeli wprowadziło istotne rozróżnienie na rynku NLP. Modele wyłącznie dekoderowe (GPT, Llama, Claude) świetnie radzą sobie z generowaniem tekstu i uczeniem few-shot, ale są kosztowne obliczeniowo i wolniejsze przy zadaniach klasyfikacyjnych. Modele wyłącznie enkoderowe jak BERT są zoptymalizowane do zadań rozumienia i klasyfikacji, oferując wyższą wydajność w zastosowaniach niegeneratywnych.

RoBERTa, wydany po BERT, ulepszył oryginał poprzez dłuższy trening na większej ilości danych i usunięcie celu Next Sentence Prediction. DeBERTaV3 osiągnął lepsze wyniki na benchmarkach GLUE, ale kosztem wydajności i możliwości wyszukiwania. DistilBERT to lżejsza alternatywa – działa o 60% szybciej, zachowując ponad 95% wydajności BERT-a, co czyni go idealnym w środowiskach z ograniczonymi zasobami. Wyspecjalizowane warianty BERT-a zostały dostrojone do konkretnych domen: BioClinicalBERT do tekstów medycznych, BERTweet do analizy sentymentu na Twitterze czy różne modele do analizy kodu.

Praktyczne aspekty wyboru BERT-a dziś

Organizacje rozważające użycie BERT-a w latach 2024-2025 powinny uwzględnić specyfikę swojego przypadku. BERT pozostaje optymalnym wyborem dla zastosowań wymagających szybkiego wnioskowania, niskich kosztów obliczeniowych i sprawdzonej niezawodności w zadaniach klasyfikacyjnych i rozumienia. Jeśli budujesz system wyszukiwania, narzędzie do moderacji treści czy pipeline klasyfikacyjny, BERT lub jego nowoczesne warianty oferują doskonały stosunek wydajności do kosztów. Do przetwarzania długich dokumentów (powyżej 512 tokenów) ModernBERT jest obecnie najlepszym wyborem, dzięki długości kontekstu 8192 tokeny.

Decyzja między BERT a alternatywami zależy od kilku czynników:

• Typ zadania: Wybierz BERT do klasyfikacji i rozumienia; modele typu GPT do generowania tekstu
• Wymagania dotyczące opóźnień: BERT jest znacznie szybszy podczas wnioskowania
• Ograniczenia budżetowe: BERT jest znacznie tańszy na dużą skalę
• Potrzeby długości kontekstu: ModernBERT do dokumentów dłuższych niż 512 tokenów
• Specyfika domeny: Skorzystaj z tysięcy dostrojonych wariantów BERT-a dla konkretnych dziedzin
• Zrozumienie kodu: ModernBERT jest tu najlepszy; standardowy BERT ma ograniczone możliwości

Przyszłość BERT-a i modeli wyłącznie enkoderowych

Choć sam BERT prawdopodobnie nie doczeka się większych aktualizacji, kategoria modeli wyłącznie enkoderowych stale się rozwija. Sukces ModernBERT pokazuje, że modele enkoderowe mogą korzystać z nowoczesnych ulepszeń architektonicznych i technik treningowych. Przyszłość to prawdopodobnie wyspecjalizowane modele enkoderowe dla konkretnych dziedzin (kod, tekst medyczny, treści wielojęzyczne) oraz systemy hybrydowe, gdzie modele enkoderowe współpracują z generatywnymi w pipeline’ach RAG (Retrieval Augmented Generation).

Rzeczywistość jest taka, że modele wyłącznie enkoderowe pozostaną podstawową infrastrukturą dla systemów AI. Każdy pipeline RAG potrzebuje wydajnego wyszukiwacza, każdy system moderacji treści – szybkiego klasyfikatora, a każdy silnik rekomendacji – osadzeń. Tak długo, jak te potrzeby będą istnieć – a będą – BERT i jego następcy pozostaną istotni. Pytanie nie brzmi, czy BERT nadal jest istotny, ale który nowoczesny wariant (BERT, ModernBERT, RoBERTa czy wyspecjalizowane alternatywy) najlepiej odpowiada Twoim wymaganiom.