İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

BERT Ne Demek?

Yayın: · Son güncelleme:

BERT Ne Demek? Kısaca

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Google araştırmacılarının 2018'de tanıttığı, metni iki yönden okuyarak her kelimenin bağlamsal anlamını öğrenen Transformer kodlayıcı tabanlı bir dil modelidir. Sınıflandırma ve arama gibi anlama görevlerinde yaygın kullanılır.

BERT nedir?
İçindekiler
  1. BERT ne demek?
  2. BERT nedir, nasıl çalışır?
  3. Nerelerde kullanılır?
  4. Nelere dikkat etmeli?

BERT ne demek?

BERT, İngilizce Bidirectional Encoder Representations from Transformers ifadesinin kısaltmasıdır. Türkçesiyle "Transformer'lardan iki yönlü kodlayıcı temsilleri" anlamına gelir. Google araştırmacılarının 2018'de yayımladığı bu model, doğal dil işlemede ön eğitim ve ardından ince ayar yaklaşımını yaygınlaştıran çalışmalardan biri oldu.

BERT nedir, nasıl çalışır?

BERT, Transformer mimarisinin yalnızca kodlayıcı (encoder) bölümünü kullanır. "İki yönlü" olması, bir kelimeyi anlamlandırırken hem önceki hem sonraki kelimelere aynı anda bakabilmesi demektir. Örneğin "yüz" kelimesinin "yüz kişi geldi" ile "denizde yüz" cümlelerindeki farklı anlamlarını bağlamdan ayırt edebilir.

Ön eğitimde iki görev kullanıldı:

  • Maskeli dil modelleme: Cümledeki kelimelerin bir kısmı gizlenir, model bunları çevresindeki kelimelerden tahmin eder.
  • Sonraki cümle tahmini: İki cümlenin metinde art arda gelip gelmediğini tahmin eder (sonraki çalışmalar bu görevin gerekliliğini sorguladı).

Ardından model, az miktarda etiketli veriyle belirli bir göreve ince ayar yapılır.

Nerelerde kullanılır?

  • Metin sınıflandırma ve duygu analizi
  • Soru yanıtlama (metinden cevap bulma)
  • Varlık ismi tanıma
  • Arama motorlarında sorgunun anlamını kavrama
  • Anlamsal arama için metin embedding'leri üretme

Türkçe dahil birçok dil için eğitilmiş BERT türevleri de bulunuyor.

Nelere dikkat etmeli?

BERT metni anlamaya odaklanır; uzun ve akıcı metin üretmek için tasarlanmamıştır. Bu iş için GPT gibi kod çözücü modeller daha uygundur. Ayrıca işleyebildiği metin uzunluğu sınırlıdır ve çok uzun belgeleri parçalara bölmek gerekir. Eğitim verisindeki önyargıları da taşıyabilir.

Sıkça Sorulan Sorular

BERT nedir, GPT'den farkı ne?

BERT, metni iki yönlü okuyan ve anlama görevlerine odaklanan bir kodlayıcı modelidir. GPT ise metni soldan sağa okuyarak bir sonraki token'ı tahmin eden ve metin üretmeye uygun bir kod çözücü modelidir.

BERT Türkçe metinlerde kullanılabilir mi?

Evet. Çok dilli BERT sürümleri ve Türkçe metinlerle eğitilmiş türevler bulunuyor. Türkçeye özel eğitilmiş modeller genellikle Türkçe görevlerde daha iyi sonuç verir.

İlgili terimler

TransformerTransformer, metin gibi sıralı verileri dikkat mekanizmasıyla paralel işleyen ve büyük dil modellerinin çoğunun temelini oluşturan bir sinir ağı mimarisidir.GPT(Generative Pre-trained Transformer)GPT (Generative Pre-trained Transformer, üretken ön eğitimli Transformer), büyük miktarda metinle ön eğitilen ve bir sonraki token'ı tahmin ederek metin üreten, Transformer kod çözücü tabanlı dil modeli yaklaşımıdır. ChatGPT gibi sohbet uygulamalarının arkasındaki model ailesinin adıdır.Ön Eğitim(Pre-training)Ön eğitim, bir yapay zekâ modelinin belirli bir göreve uyarlanmadan önce çok büyük ve genel bir veri kümesiyle eğitilerek dil, görüntü gibi alanlarda genel bilgi ve beceri kazandığı ilk aşamadır.Doğal Dil İşleme(Natural Language Processing)Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini yazılı ya da sözlü olarak anlamasını, işlemesini ve üretmesini sağlayan yapay zekâ ve dilbilim alanıdır.İnce Ayar(Fine-tuning)İnce ayar (fine-tuning), önceden eğitilmiş bir yapay zekâ modelini daha küçük ve göreve özel bir veri kümesiyle yeniden eğiterek belirli bir işe, üsluba veya alana uyarlama işlemidir.Duygu Analizi(Sentiment Analysis)Duygu analizi (sentiment analysis), bir metinde ifade edilen tutumun olumlu, olumsuz ya da nötr olduğunu, bazen de öfke veya memnuniyet gibi duyguları doğal dil işleme yöntemleriyle otomatik olarak belirleme işlemidir.