الگوریتم برت چیست ؟

الگوریتم برت (BERT): انقلابی در درک زبان طبیعی توسط ماشین

 

الگوریتم برت (BERT)، که مخفف عبارت " بازنمایی‌های رمزگذار دوطرفه از ترنسفورمرها" (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) است، یک مدل پردازش زبان طبیعی (NLP) است که در سال ۲۰۱۸ توسط گوگل معرفی شد و تحولی شگرف در توانایی ماشین‌ها برای درک زبان انسان ایجاد کرد. این الگوریتم با درک عمیق‌تر و دقیق‌تر کلمات در متن، به موتورهای جستجو و سایر برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا منظور کاربران را بهتر فهمیده و پاسخ‌های مرتبط‌تری ارائه دهند.

 

در این مقاله جامع، به بررسی عمیق الگوریتم برت با سرفصل‌های متعدد و پاسخ‌های کوتاه و مؤثر می‌پردازیم.

 

برت (BERT) چیست؟

 

برت یک تکنیک مبتنی بر شبکه عصبی برای پیش‌آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی است. به زبان ساده، برت به کامپیوترها کمک می‌کند تا معنای کلمات را با توجه به کلمات قبل و بعد از آن در یک جمله درک کنند. این قابلیت "دوطرفه" بودن، بزرگترین نوآوری برت محسوب می‌شود.

 

چرا برت یک انقلاب بود؟

 

پیش از برت، مدل‌های زبانی عمدتاً "یک‌طرفه" بودند؛ یعنی متن را فقط از چپ به راست یا از راست به چپ می‌خواندند. این محدودیت باعث می‌شد درک کاملی از مفهوم کلماتی که چندین معنا دارند (مانند "شیر" که می‌تواند به حیوان، محصول لبنی یا وسیله‌ای صنعتی اشاره داشته باشد) حاصل نشود. برت با تحلیل همزمان کل جمله، این مشکل را برطرف کرد.

 

معماری الگوریتم برت چگونه است؟

 

پایه و اساس برت، معماری "ترنسفورمر" (Transformer) است. این معماری، به خصوص بخش "رمزگذار" (Encoder) آن، به مدل اجازه می‌دهد تا اهمیت کلمات مختلف را هنگام پردازش یک کلمه خاص بسنجد.

 

مکانیسم توجه (Attention Mechanism) چیست؟

 

مکانیسم توجه، قلب تپنده ترنسفورمر و برت است. این مکانیسم به مدل اجازه می‌دهد تا هنگام تحلیل یک کلمه، به کلمات مرتبط‌تر در جمله "توجه" بیشتری کند. برای مثال، در جمله "او شیر را نوشید"، مکانیسم توجه به کلمه "نوشید" وزن بیشتری می‌دهد تا مشخص شود منظور از "شیر"، محصول لبنی است.

 

دو نسخه اصلی برت کدامند؟

 

گوگل دو نسخه اصلی از برت را منتشر کرد:

• BERT-Base: دارای ۱۲ لایه ترنسفورمر و ۱۱۰ میلیون پارامتر.

• BERT-Large: دارای ۲۴ لایه ترنسفورمر و ۳۴۰ میلیون پارامتر، که نسخه‌ای قدرتمندتر و البته سنگین‌تر است.

 

فرایند کار برت چگونه است؟

 

فرایند یادگیری و استفاده از برت در دو مرحله اصلی خلاصه می‌شود: پیش‌آموزش (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning).

 

مرحله اول: پیش‌آموزش (Pre-training)

 

در این مرحله، مدل برت با استفاده از حجم عظیمی از داده‌های متنی بدون برچسب (مانند کل محتوای ویکی‌پدیا) آموزش داده می‌شود. این آموزش از طریق دو تسک اصلی انجام می‌گیرد:

 

• مدل‌سازی زبان ماسک‌دار (Masked Language Model - MLM): در این روش، به صورت تصادفی ۱۵٪ از کلمات یک جمله "ماسک" یا پنهان می‌شوند و مدل باید آن کلمات را بر اساس کلمات اطرافشان پیش‌بینی کند. این کار به برت کمک می‌کند تا روابط عمیق بین کلمات را یاد بگیرد.

 

• پیش‌بینی جمله بعدی (Next Sentence Prediction - NSP): در این تسک، دو جمله به مدل داده می‌شود و مدل باید تشخیص دهد که آیا جمله دوم، ادامه منطقی جمله اول است یا یک جمله تصادفی است. این قابلیت به درک روابط بین جملات کمک می‌کند.

 

مرحله دوم: تنظیم دقیق (Fine-tuning)

 

پس از اتمام مرحله پیش‌آموزش، مدل برت دارای درک عمومی و گسترده‌ای از زبان است. در مرحله تنظیم دقیق، این مدلِ از پیش‌آموزش‌دیده، برای یک وظیفه خاص (مانند تحلیل احساسات، پاسخ به سوال یا ترجمه) با استفاده از مجموعه داده‌های کوچکتر و برچسب‌دار، "تنظیم دقیق" می‌شود. این فرایند بسیار سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر از آموزش یک مدل از صفر است.

 

کاربردهای کلیدی الگوریتم برت چیست؟

 

توانایی‌های برت آن را به ابزاری قدرتمند برای طیف وسیعی از وظایف پردازش زبان طبیعی تبدیل کرده است:

• بهبود موتورهای جستجو: گوگل از برت برای درک بهتر کوئری‌های جستجوی کاربران، به خصوص عبارات طولانی و محاوره‌ای، استفاده می‌کند تا نتایج دقیق‌تری نمایش دهد.

• تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): تشخیص اینکه نظر یک کاربر در مورد یک محصول مثبت، منفی یا خنثی است.

• پاسخ به سوال (Question Answering): یافتن پاسخ دقیق برای یک سوال از میان یک متن طولانی.

• خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): تولید خلاصه‌ای کوتاه و مفید از یک مقاله یا سند طولانی.

• ترجمه ماشینی: بهبود کیفیت ترجمه با درک بهتر ساختار و مفهوم جملات.

• چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی: ایجاد مکالماتی طبیعی‌تر و درک بهتر درخواست‌های کاربران.

 

مزایای الگوریتم برت کدامند؟

 

• درک عمیق از متن: قابلیت تحلیل دوطرفه، درک بی‌سابقه‌ای از زمینه و مفهوم کلمات فراهم می‌کند.

• کارایی بالا: مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده برت می‌توانند برای وظایف مختلف با موفقیت تنظیم دقیق شوند و به نتایج پیشرفته‌ای دست یابند.

• منبع باز (Open Source): در دسترس بودن کدهای برت، نوآوری و تحقیقات گسترده‌ای را در جامعه هوش مصنوعی موجب شده است.

• پشتیبانی از زبان‌های متعدد: برت برای بیش از ۱۰۰ زبان، از جمله فارسی، آموزش دیده است.

 

محدودیت‌ها و چالش‌های برت چیست؟

 

• نیاز به منابع محاسباتی بالا: پیش‌آموزش مدل‌های برت نیازمند توان پردازشی بسیار بالایی (GPU/TPU) است که آن را پرهزینه می‌کند.

• عدم تولید متن: برت اساساً یک مدل درک زبان است و برخلاف مدل‌هایی مانند GPT، برای تولید متن از ابتدا طراحی نشده است.

• تفاوت بین پیش‌آموزش و تنظیم دقیق: وجود توکن [MASK] در مرحله پیش‌آموزش که در مرحله تنظیم دقیق وجود ندارد، می‌تواند یک ناهماهنگی جزئی ایجاد کند.

 

تأثیر برت بر سئو (SEO) چیست؟

 

با معرفی برت، تمرکز گوگل بیش از پیش بر روی "محتوای باکیفیت و کاربرمحور" قرار گرفت. دیگر نمی‌توان با تکرار کلمات کلیدی (Keyword Stuffing) موتور جستجو را فریب داد. گوگل اکنون می‌تواند هدف و نیت پشت جستجوی کاربر را بهتر درک کند. بنابراین، بهترین استراتژی سئو، تولید محتوایی است که به طور طبیعی و کامل به سوالات و نیازهای کاربران پاسخ دهد.

 

آینده پردازش زبان طبیعی پس از برت

 

برت راه را برای نسل جدیدی از مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر مانند RoBERTa، ALBERT، T5 و GPT هموار کرد. این مدل‌ها با بهبود معماری و روش‌های آموزشی برت، به پیشرفت‌های چشمگیرتری در زمینه درک و تولید زبان طبیعی دست یافته‌اند و همچنان مرزهای توانایی هوش مصنوعی را جابجا می‌کنند.

 

 

نتیجه‌گیری

الگوریتم برت تنها یک به‌روزرسانی ساده در الگوریتم‌های گوگل نبود، بلکه یک جهش کوانتومی در حوزه پردازش زبان طبیعی به شمار می‌رود. این مدل با فراهم آوردن درکی عمیق و زمینه‌مند از زبان انسان، تعامل ما با ماشین‌ها را به شکلی بنیادین تغییر داده و سنگ بنای بسیاری از نوآوری‌های امروزی در هوش مصنوعی شده است.