Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est une architecture avancée qui a révolutionné le traitement du langage naturel (NLP). Avant l'introduction de BERT, de nombreux modèles de NLP utilisaient des méthodologies unidirectionnelles qui analysaient les textes de gauche à droite ou de droite à gauche, mais rarement dans les deux directions simultanément. BERT change cette approche en utilisant un modèle bidirectionnel qui permet de mieux comprendre le contexte des mots en les analysant dans les deux sens à la fois. Cette innovation permet une meilleure compréhension des relations sémantiques complexes qui existent dans les phrases.
L'une des principales contributions de BERT est l'objectif de prédiction des mots masqués (Masked Language Model, MLM). Au lieu de prédire simplement le mot suivant dans une séquence, BERT entraîne son modèle à prédire les mots masqués au sein de la phrase, ce qui favorise une compréhension plus profonde et contextuelle du langage. De plus, BERT utilise également des objectifs de modélisation de la phrase suivante (Next Sentence Prediction, NSP) pour comprendre la relation entre deux phrases distinctes.
L'architecture de BERT s'appuie sur les Transformers, en particulier sur les encodeurs de ces transformers. La version de base de BERT comporte 12 couches (layers) d'encodeurs avec 12 têtes pour les mécanismes d'attention et des milliers de paramètres ajustables. Pour les variantes plus avancées, telles que BERTLarge, cette structure est encore étendue.
L'entraînement de BERT exige d'énormes ressources computationnelles. Les modèles préentraînés sont généralement affinés avec des jeux de données spécifiques à une tâche, ce qu'on appelle le finetuning. BERT est préentraîné sur des corpus textuels gigantesques, comme Wikipedia et des livres, avant d'être adapté pour des applications spécifiques.
En résumé, BERT représente une avancée significative pour le NLP grâce à son modèle bidirectionnel et ses objectifs de prédiction innovants. Son architecture basée sur les Transformers et son entraînement exhaustif ouvrent de nouvelles perspectives pour de nombreuses applications dans le domaine du traitement du langage.
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