Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
BERT, qui signifie Bidirectional Encoder Representations from Transformers, est un modèle de traitement du langage naturel conçu par Google. Il repose sur une architecture de Transformers, plus précisément sur l'encodeur de Transformers. Contrairement aux modèles de traitement du langage traditionnels qui parcourent le texte de gauche à droite ou de droite à gauche, BERT lit bidirectionnellement. Cela signifie qu'il prend en compte le contexte complet d'un mot en observant à la fois les mots qui le précèdent et ceux qui le suivent.
Une des innovations majeures de BERT est l'utilisation du Masked Language Model (MLM). À la différence des méthodes précédentes, BERT masque aléatoirement certains mots dans une phrase et essaie ensuite de les prédire. Par exemple, dans la phrase "Le chat
Outre le MLM, BERT introduit également la technique de Next Sentence Prediction (NSP) pour renforcer sa compréhension du lien entre les phrases. Ainsi, le modèle apprend à déterminer si une phrase suit logiquement une autre. Par exemple, donnée la paire de phrases "Le chat est sur le tapis." et "Il dort paisiblement.", BERT évalue si ces phrases forment une séquence logique.
Le processus de préentraînement de BERT se déroule sur de grands corpus de données non étiquetées, tels que Wikipedia et BookCorpus. Après ce préentraînement, BERT peut être "finetuné" sur des tâches spécifiques à l'aide de jeux de données étiquetés plus petits, comme la classification de texte, la réponse aux questions ou la reconnaissance d'entités nommées. Ce processus de finetuning permet d'ajuster le modèle préentraîné aux besoins d'une tâche particulière, le rendant ainsi très adaptable.
BERT a révolutionné le domaine du traitement du langage naturel (NLP) en établissant de nouveaux standards de performance. En combinant le bidirectionnel avec des techniques d'apprentissage profond innovantes, il a surpassé les modèles précédents dans de nombreuses tâches NLP, démontrant des performances sans précédent en compréhension du langage, en réponse aux questions et en classification de texte.
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