NLP-модели семейства BERT и их применение в бизнесе

• Модели семейства BERT - это языковые модели трансформеры.  

• Они появились около шести лет назад и стали популярными.  

• BERT компактны и дешевы в использовании по сравнению с большими языковыми моделями.  

• BERT подходят для простых задач и декомпозиции сложных навыков.  

• Они дешевле и лучше подходят для юзер-экспериментов.  

• BERT не умеют разговаривать, но понимают текст на уровне чисел.  

• Модели начали использовать векторы для представления слов.  

• Векторы близких по смыслу слов компактно сгруппированы.  

• BERT стремятся сделать модели компактными и дешевыми.  

• Контекстуализация имбедингов улучшает понимание языка.  

• Это помогает в машинном переводе и классификации текстов.  

• BERT используют контекстные имбединги для улучшения моделей.  

• Усреднение соседних векторов и сверточные нейросети.  

• Рекуррентные сети, такие как LSTM, также используются для контекстуализации.  

• Эти методы агрегируют смыслы и учитывают контекст.  

• Рекуррентные сети теряют контекст и не могут обрабатывать длинные последовательности.  

• Они вычислительно дороги и не параллелятся на видеокартах.  

• Трансформеры решают эти проблемы, используя механизм внимания.  

• Трансформеры работают на уровне кусочков слов, таких как слова и токены.  

• Механизм внимания позволяет учитывать все соседние вектора.  

• Мульти-проекция векторов улучшает их взаимодействие.  

• Новые токены обучаются вместе с задачей.  

• Они подаются в сеть через маленькую нейросеточку.  

• Контекст загоняется всеми трансформерными головами.  

• Использование трансформерной архитектуры для обучения моделей на больших корпусах текстов.  

• Маскирование 15% текста и предсказание скрытых слов.  

• Задача сводится к классификации, что позволяет обучать модели без предварительной разметки.  

• Нарезка текстов на фрагменты и замена слов на токены "mask".  

• Определение логических связей между предложениями.  

• Пример: определение, соответствуют ли два предложения друг другу или противоречат.  

• Текст разбивается на токены, которые представляются векторами.  

• Использование векторов для кодирования позиции и намазывание контекста на слои трансформера.  

• Мульти-внимание вычисляет взаимосвязи между токенами.  

• Пример с обезьяной, которая сидит на заборе и кидается камнями.  

• Мульти-внимание вычисляет взаимосвязи между токенами, каждая голова смотрит на разные аспекты.  

• Объединение проекций в один вектор для следующего слоя трансформера.  

• BERT имеет 12 голов внимания в каждом слое и 768-мерные векторы.  

• Каждая голова сжимает контекст в 64-мерное пространство.  

• Объединение векторов для следующего слоя трансформера.  

• BERT обучался решать две задачи: маскированное языковое моделирование и next sentence prediction.  

• Использование токенов "cls" и "sep" для маркировки и разделения предложений.  

• Пример предсказания правильного токена для фразы "am e, some, what, to, mod".  

• Классический англоязычный BERT содержит 30 тысяч токенов.  

• Русскоязычная модель RUBERT от команды Ди Павлова содержит 120 тысяч токенов.  

• Нетокенизируемые символы заменяются на спецтокены.  

• BERT состоит из двустороннего кодированного представления.  

• Обучается на задачах next sentence prediction и masking.  

• Может использоваться для определения начала и конца фрагментов текста.  

• BERT обучался на корпусе книг и Википедии.  

• Использовались данные без таблиц, тегов и списков.  

• RUBERT обучался на русской Википедии и новостных статьях.  

• Robust BERT оптимизирован для устойчивости к выбросам.  

• Roberta использует больше данных и времени обучения.  

• Roberta обучена на данных от Сбера и имеет 50 тысяч токенов и 355 миллионов параметров.  

• Albert использует матричную декомпозицию для уменьшения параметров.  

• Имбединги представлены в виде произведения матриц меньшей размерности.  

• Это позволяет уменьшить количество параметров и повысить внутреннюю размерность модели.  

• Увеличение внутренней размерности и количества голов внимания в каждом слове.  

• Использование одинаковых весов для всех слоев трансформера.  

• Успех модели в англоязычном мире, но отсутствие русскоязычной версии.  

• Трудности с использованием русскоязычной версии модели.  

• Необходимость переписывать модель и оберточные классы для работы.  

• Ожидание героев, готовых потратить время и ресурсы на создание русскоязычной версии.  

• Описание англоязычной версии модели: 12 слоев, 128 размерность имбединга, 64 головы внимания, 223 миллиона параметров.  

• Сравнение с другими моделями, такими как Roberta и LLaMA.  

• Активное скачивание модели на Hugging Face.  

• Модель LLaMA от Google, использующая корпуса для параллельного перевода.  

• Архитектура бинкодера для создания векторов предложений.  

• Применение бинкодеров для создания близких по смыслу векторов на разных языках.  

• Уменьшение количества слоев и параметров модели для создания компактной версии.  

• Обучение маленькой модели на основе большой модели.  

• Применение дистилляции для создания моделей с высокой эффективностью.  

• Два алгоритма позиционного инкодинга: статический и синусоидальный.  

• Статический инкодинг как основной метод в современных моделях.  

• Примеры использования моделей с большим контекстом.  

• Русские модели на Hugging Face и их использование.  

• Мультиязычные модели, такие как Roberta Multilingual и E5.  

• Применение мультиязычных моделей для задач, таких как пунктуация и расшифровка речи.  

• Обучение моделей на классификацию и выделение аспектов текста.  

• Использование бинкодеров и кросс-инкодеров для различных задач.  

• Примеры применения бинкодеров и кросс-инкодеров в задачах поиска и рекомендаций.  

• Библиотека для работы с моделями BERT, Roberta и Albert.  

• Единый интерфейс для обучения и использования моделей.  

• Применение библиотеки  

• BERT подходит для классификации текста, используя полносвязные слои и сигмоиды или софтмаски.  

• Можно усреднять имбединги с последнего слоя и использовать эврич пуллинг.  

• Для обучения модели достаточно нескольких тысяч примеров.  

• BERT можно использовать для анализа тональности текста.  

• Для семантического поиска используется кросс-инкодер для ранжирования результатов.  

• Можно использовать два кросс-инкодера: один для фильтрации, другой для ранжирования.  

• BERT можно использовать для получения вектора текста и его применения в рекомендательных системах.  

• Можно использовать BERT для извлечения важных предложений из текста.  

• Обучение BERT можно проводить с разными уровнями заморозки слоев в зависимости от количества данных.  

• BERT можно использовать для разбиения текста на предложения и извлечения важных по смыслу предложений.  

• Это помогает в задачах, где нужно выделить основную мысль текста.  

• Можно использовать каскад из нескольких BERT для решения задач.  

• BERT используется для подготовки контекста в ChatGPT и других моделях.  

• Можно извлекать имена, организации, локации и другие аспекты из текста.  

• BERT может использоваться для исправления текста и пунктуационных моделей.  

• Можно заменить пулер BERT на нужный и обучить модель на своих данных.  

• Важно использовать качественные датасеты для обучения модели.  

• Можно комбинировать открытые датасеты и добавлять свои примеры для обучения модели.  

• Использование BERT позволяет решать широкий спектр задач.  

• Важно правильно подбирать и обучать модели для конкретных задач.  

• Благодарность за внимание и просьба поставить лайк.