Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est une architecture de traitement du langage naturel révolutionnaire qui a changé la manière dont les modèles NLP (Natural Language Processing) sont conçus. La conception de BERT repose sur le modèle des Transformers, mais elle introduit plusieurs innovations notables.
L'architecture de BERT est principalement composée de plusieurs couches empilées de Transformers. Contrairement aux approches précédentes qui utilisent principalement des encodeurs ou des décodeurs, BERT utilise exclusivement des encodeurs bidirectionnels, ce qui lui permet de comprendre le contexte de chaque mot en tenant compte de son entourage aussi bien à gauche qu'à droite dans la phrase.
L'entraînement de BERT se fait en deux étapes principales :
Il s'agit d'entraîner le modèle sur une vaste quantité de texte non étiqueté pour apprendre des représentations générales du langage. BERT utilise deux objectifs principaux pendant cette phase : 1. Modélisation linguistique masquée (MLM) : Un certain pourcentage des mots de la séquence d'entrée sont masqués, et le modèle apprend à prédire ces mots. 2. Prédiction de la phrase suivante (NSP) : Le modèle reçoit des paires de phrases et doit prédire si la deuxième phrase suit directement la première dans le texte original.
Après la phase de préentrainement, BERT est affiné sur des corpus spécifiques avec des tâches spécifiques en tête. Par exemple, pour la classification des sentiments, BERT sera ajusté avec des étiquettes de sentiments pour optimiser ses performances sur cette tâche particulière.
BERT représente une avancée majeure dans le domaine du NLP en offrant une compréhension bidirectionnelle du contexte. Son architecture basée sur les Transformers et son processus d'entraînement en deux étapes le rendent extrêmement versatile et puissant pour une variété de tâches linguistiques.