Čo je BERT a je stále aktuálny v rokoch 2024-2025?

Pochopenie BERT: Definícia a základná funkčnosť

BERT, čo je skratka pre Bidirectional Encoder Representations from Transformers, je open-source framework strojového učenia vyvinutý spoločnosťou Google AI Language v roku 2018. Predstavuje revolučný prístup k spracovaniu prirodzeného jazyka, pretože umožňuje počítačom chápať a spracovávať ľudský jazyk s kontextovým povedomím. Na rozdiel od tradičných jazykových modelov, ktoré spracúvajú text sekvenčne zľava doprava alebo sprava doľava, BERT využíva obojsmerný prístup, analyzuje všetky slová vo vete súčasne a chápe ich vzťahy a významy. Tento zásadný posun v spracovaní jazyka strojmi urobil z BERT prelom v oblasti NLP, keďže rieši viac ako 11 bežných jazykových úloh lepšie ako predchádzajúce modely a stal sa prvým modelom, ktorý prekonal úroveň presnosti človeka na viacerých benchmarkoch.

Jadrom inovácií BERT je schopnosť chápať kontext z oboch smerov. Keď čítate vetu, váš mozog prirodzene zohľadňuje slová pred a po cieľovom slove, aby pochopil jeho význam. BERT tento ľudský kognitívny proces napodobňuje pomocou Transformer architektúry, ktorá využíva mechanizmus pozornosti na pozorovanie vzťahov medzi slovami. Tento obojsmerný pohľad je obzvlášť silný pri úlohách, kde je kontext kľúčový, napríklad pri určovaní významu nejednoznačných slov ako “banka” (finančná inštitúcia vs. breh rieky) na základe okolitého textu.

Ako funguje BERT: Technická architektúra

BERT pracuje cez sofistikovaný dvojkrokový proces: predtrénovanie na masívnych neoznačených dátach nasledované doladením na konkrétnych úlohách s označenými dátami. Počas predtrénovania sa BERT učí všeobecné jazykové vzory z obrovských datasetov, konkrétne trénovaný na Wikipédii (~2,5 miliardy slov) a Google BooksCorpus (~800 miliónov slov). Tento obrovský dataset 3,3 miliardy slov prispel k hlbokým znalostiam BERT nielen o anglickom jazyku, ale aj o svetových poznatkoch a kontextových vzťahoch.

Proces predtrénovania využíva dve inovatívne stratégie učenia, ktoré robia BERT jedinečným:

Masked Language Model funguje tak, že náhodne skrýva slová vo vetách a núti BERT, aby ich predpovedal na základe kontextových indícií z okolitých slov. Napríklad, ak veta znie “Hlavné mesto Francúzska je [MASK]”, BERT sa naučí predpovedať “Paríž” pochopením vzťahu medzi “hlavné mesto”, “Francúzsko” a chýbajúcim slovom. Táto učebná metóda je inšpirovaná cloze procedúrou, lingvistickou technikou z roku 1953, avšak BERT ju aplikuje vo veľkom meradle s moderným hlbokým učením.

Architektúra BERT je dostupná v dvoch hlavných konfiguráciách: BERTbase s 12 transformer vrstvami, 768 skrytými jednotkami a 110 miliónmi parametrov a BERTlarge s 24 transformer vrstvami, 1024 skrytými jednotkami a 340 miliónmi parametrov. Transformer architektúra sama o sebe je chrbtovou kosťou efektivity BERT, pretože využíva pozornosť, ktorá umožňuje modelu extrémne efektívne paralelizovať trénovanie. Táto paralelizácia umožnila trénovať BERT na obrovských dátach za relatívne krátky čas – pôvodné modely boli trénované na 4 TPU (Tensor Processing Units) len 4 dni.

Súčasné aplikácie a prípady použitia BERT

Univerzálnosť BERT ho robí použiteľným v mnohých reálnych NLP úlohách, s ktorými sa organizácie denne stretávajú. Model exceluje v analýze sentimentu, kde určuje, či text vyjadruje pozitívny, negatívny, alebo neutrálny sentiment – čo je kľúčové pri analýze recenzií zákazníkov a monitoringu sociálnych sietí. V systémoch otázok a odpovedí BERT pomáha chatbotom a virtuálnym asistentom pochopiť používateľské otázky a vyhľadávať relevantné informácie z databáz znalostí. Rozpoznávanie pomenovaných entít (NER) je ďalšia kľúčová aplikácia, kde BERT identifikuje a klasifikuje entity ako mená osôb, organizácií, miest a dátumov v texte, čo je nevyhnutné pre extrakciu informácií a súlad s reguláciami.

Klasifikácia textu zostáva jednou z najčastejšie nasadzovaných aplikácií BERT, zvládajúc úlohy ako detekcia spamu, moderovanie obsahu a kategorizácia tém. Samotný Google využíva BERT na zlepšenie výsledkov vyhľadávania od novembra 2020, vďaka čomu vyhľadávač lepšie chápe zámer používateľa a zobrazuje relevantnejšie výsledky. Napríklad, BERT teraz rozumie, že “predpis pre niekoho” vo vyhľadávacom dopyte znamená vyzdvihnutie liekov pre inú osobu, nie len všeobecné informácie o predpisoch. Meranie sémantickej podobnosti je ďalšia silná aplikácia, kde BERT embeddings pomáhajú identifikovať duplicitný obsah, detekovať parafrázy a v informačných vyhľadávacích systémoch.

Okrem textu bol BERT adaptovaný aj pre strojový preklad, zhrnutie textu a konverzačné AI aplikácie. Schopnosť modelu generovať kontextové embeddings – číselné reprezentácie zachytávajúce sémantický význam – z neho robí neoceniteľný nástroj pre vyhľadávacie systémy a odporúčacie enginy. Organizácie využívajú BERT modely na moderovanie obsahu, súlad s ochranou osobných údajov (identifikácia citlivých informácií) a extrakciu entít pre regulačné požiadavky.

Je BERT stále aktuálny v rokoch 2024-2025?

Napriek tomu, že bol vydaný v roku 2018, BERT zostáva mimoriadne aktuálny a široko nasadzovaný. Dôkazy sú presvedčivé: BERT je v súčasnosti druhým najstiahnutejším modelom na Hugging Face Hub s viac ako 68 miliónmi mesačných stiahnutí, pričom ho prekonal iba ďalší encoder model doladený na vyhľadávanie. Vo väčšom meradle len encoder modely ako BERT dosahujú viac ako 1 miliardu stiahnutí mesačne, čo je takmer trikrát viac ako decoder-only modely (generatívne modely ako GPT) s ich 397 miliónmi mesačných stiahnutí. Táto masová adopcia odráža pokračujúci význam BERT v produkčných systémoch po celom svete.

Praktické dôvody pretrvávajúcej relevantnosti BERT sú značné. Len encoder modely sú štíhle, rýchle a nákladovo efektívne v porovnaní s veľkými jazykovými modelmi, čo z nich robí ideálnu voľbu pre reálne aplikácie, kde záleží na latencii a výpočtových zdrojoch. Kým generatívne modely ako GPT-3 alebo Llama vyžadujú značné výpočtové zdroje a náklady na API, BERT dokáže efektívne bežať na bežnom hardvéri a dokonca aj na CPU. Pre organizácie, ktoré spracúvajú obrovské datasety – napríklad projekt FineWeb-Edu, ktorý filtroval 15 biliónov tokenov – použitie modelov založených na BERT stojí 60 000 dolárov na výpočty, zatiaľ čo použitie decoder-only modelov by stálo viac ako milión dolárov.

Krajina BERT sa však vyvíja. ModernBERT, vydaný v decembri 2024, predstavuje prvú významnú náhradu za BERT za šesť rokov. ModernBERT je Pareto zlepšenie oproti BERT, čo znamená, že je lepší v rýchlosti aj presnosti bez kompromisov. Ponúka kontextovú dĺžku 8 192 tokenov (v porovnaní s 512 u BERT), je 2-4x rýchlejší a dosahuje lepšie výsledky v downstream úlohách. ModernBERT integruje moderné architektonické vylepšenia ako rotačné pozičné embeddings (RoPE), striedavé vzory pozornosti a trénovanie na 2 biliónoch tokenov vrátane dát z kódu. Napriek týmto pokrokom zostáva BERT relevantný, pretože:

• Obrovská inštalovaná základňa: Tisíce produkčných systémov stále využívajú BERT
• Overený výkon: BERT naďalej prekonáva konkurenciu v mnohých špecifických úlohách
• Nižšia vstupná bariéra: Menšie modely ako DistilBERT (o 60% rýchlejší, 95% výkonu BERT) umožňujú jednoduché nasadenie
• Špecializované varianty: Existujú tisíce predtrénovaných BERT modelov pre špecifické domény (klinické poznámky, sentiment na Twitteri, japonský text, analýza kódu)
• Spätná kompatibilita: Organizácie výrazne investovali do pipeline založených na BERT

BERT verzus moderné alternatívy: Porovnávacia analýza

Objavenie sa novších modelov vytvorilo dôležité rozlíšenie v NLP oblasti. Decoder-only modely (GPT, Llama, Claude) excelujú v generovaní textu a few-shot learningu, ale sú výpočtovo náročné a pomalšie pri diskriminačných úlohách. Len encoder modely ako BERT sú optimalizované na porozumenie a klasifikačné úlohy, pričom ponúkajú lepšiu efektivitu pre negeneratívne aplikácie.

RoBERTa, vydaná po BERT, zlepšila pôvodný model dlhším trénovaním na väčšom množstve dát a odstránením úlohy Next Sentence Prediction. DeBERTaV3 dosiahol lepšie výsledky v benchmarkoch GLUE, ale za cenu nižšej efektivity a schopnosti vyhľadávania. DistilBERT ponúka ľahšiu alternatívu, je o 60% rýchlejší a zachováva viac ako 95% výkonu BERT, čo ho robí ideálnym pre prostredia s obmedzenými zdrojmi. Špecializované BERT varianty boli doladené pre špecifické domény: BioClinicalBERT pre medicínsky text, BERTweet pre analýzu sentimentu na Twitteri a rôzne modely pre porozumenie kódu.

Praktické úvahy pri voľbe BERT dnes

Organizácie, ktoré sa rozhodujú, či použiť BERT v rokoch 2024-2025, by mali zvážiť svoju konkrétnu aplikáciu. BERT zostáva optimálnou voľbou pre úlohy vyžadujúce rýchle inferencie, nízku výpočtovú záťaž a overenú spoľahlivosť pri klasifikácii a porozumení. Ak budujete vyhľadávací systém, nástroj pre moderovanie obsahu alebo klasifikačný pipeline, BERT alebo jeho moderné varianty poskytujú vynikajúci pomer výkon/cena. Pre spracovanie dlhých dokumentov (nad 512 tokenov) je ModernBERT dnes lepšou voľbou vďaka kontextovej dĺžke 8 192 tokenov.

Rozhodnutie medzi BERT a alternatívami závisí od viacerých faktorov:

• Typ úlohy: Použite BERT na klasifikáciu/porozumenie; GPT štýlové modely na generovanie
• Požiadavky na latenciu: BERT je výrazne rýchlejší pri inferencii
• Rozpočtové obmedzenia: BERT je oveľa nákladovo efektívnejší vo veľkom meradle
• Potreby kontextovej dĺžky: ModernBERT pre dokumenty dlhšie ako 512 tokenov
• Špecifickosť domény: Využite tisíce predtrénovaných BERT variantov pre špecializované domény
• Porozumenie kódu: ModernBERT tu exceluje; štandardný BERT je obmedzený

Budúcnosť BERT a len encoder modelov

Hoci samotný BERT už možno nedostane zásadné aktualizácie, kategória len encoder modelov sa neustále vyvíja. Úspech ModernBERT ukazuje, že encoder modely môžu profitovať z moderných architektonických vylepšení a tréningových techník. Budúcnosť pravdepodobne prinesie špecializované encoder modely pre konkrétne domény (kód, medicínsky text, viacjazyčný obsah) a hybridné systémy, kde encoder modely spolupracujú s generatívnymi modelmi v RAG (Retrieval Augmented Generation) pipeline-och.

Praktickou realitou je, že len encoder modely zostanú nevyhnutnou infraštruktúrou pre AI systémy. Každý RAG pipeline potrebuje efektívny vyhľadávač, každý systém na moderovanie obsahu potrebuje rýchly klasifikátor, a každý odporúčací engine potrebuje embeddings. Pokiaľ tieto potreby existujú – a budú –, BERT a jeho nástupcovia zostanú relevantní. Otázka teda nie je, či je BERT stále aktuálny, ale ktorý moderný variant (BERT, ModernBERT, RoBERTa alebo doménovo špecifické alternatívy) najlepšie vyhovuje vašim konkrétnym požiadavkám.