İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

RoBERTa Nedir?

Yayın: · Son güncelleme:

RoBERTa Nedir? Kısaca

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach), BERT mimarisini koruyup eğitim sürecini değiştiren bir dil modelidir; daha fazla veri, daha uzun eğitim, dinamik maskeleme ve sonraki cümle tahmini görevinin kaldırılmasıyla daha iyi sonuçlar elde eder.

RoBERTa nedir?
İçindekiler
  1. RoBERTa nedir?
  2. BERT'ten farkları
  3. Kullanım alanları
  4. Nelere dikkat etmeli?

RoBERTa, "Robustly Optimized BERT Pretraining Approach" ifadesinin kısaltmasıdır. 2019'da yayımlanan çalışma, BERT modelinin aslında yeterince eğitilmediğini ve eğitim tarifinde yapılacak değişikliklerle mimariye dokunmadan belirgin iyileşme sağlanabileceğini gösterdi.

RoBERTa nedir?

RoBERTa, BERT ile aynı transformer kodlayıcı yapısını kullanan bir dil modelidir. Fark, ön eğitim sürecindedir. Model, metindeki maskelenmiş kelimeleri tahmin ederek dili öğrenir ve ardından sınıflandırma, soru yanıtlama, varlık tanıma gibi görevler için ince ayar yapılır.

BERT'ten farkları

Konu BERT RoBERTa
Eğitim verisi Yaklaşık 16 GB metin Yaklaşık 160 GB metin
Maskeleme Statik (bir kez belirlenir) Dinamik (her geçişte değişir)
Sonraki cümle tahmini Var Kaldırıldı
Toplu iş boyutu Daha küçük Çok daha büyük
Tokenizer WordPiece Bayt düzeyinde BPE

Bu değişikliklerin her biri tek başına küçük görünse de birlikte uygulandığında model, yayımlandığı dönemde GLUE ve SQuAD gibi kıyaslama testlerinde BERT'i belirgin biçimde geride bıraktı.

Kullanım alanları

  • Metin sınıflandırma ve duygu analizi
  • Soru yanıtlama
  • Varlık tanıma ve bilgi çıkarımı
  • Çok dilli sürümleriyle (ör. XLM-RoBERTa) Türkçe dahil birçok dilde metin işleme

Nelere dikkat etmeli?

RoBERTa bir kodlayıcı modeldir; metni anlamaya yöneliktir, sohbet botları gibi uzun metin üretmek için tasarlanmamıştır. Ayrıca eğitildiği verideki yanlılıkları taşıyabilir. Belirli bir görevde kullanmadan önce kendi verinle değerlendirme yapmak iyi bir pratiktir.

Sıkça Sorulan Sorular

RoBERTa ile BERT arasındaki temel fark nedir?

Mimari neredeyse aynıdır; fark eğitim tarifindedir. RoBERTa çok daha fazla veriyle, daha uzun süre, daha büyük toplu işlerle ve dinamik maskelemeyle eğitilmiş, sonraki cümle tahmini görevi ise kaldırılmıştır.

RoBERTa Türkçe metinlerde kullanılabilir mi?

Orijinal RoBERTa İngilizce veriyle eğitilmiştir. Türkçe için çok dilli XLM-RoBERTa veya Türkçe veriyle eğitilmiş RoBERTa türevleri tercih edilir; görev için ince ayar yapılması genellikle sonuçları iyileştirir.

İlgili terimler

BERTBERT (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.DistilBERTDistilBERT, bilgi damıtma yöntemiyle BERT'ten türetilmiş, yaklaşık yarı sayıda katmana sahip, daha küçük ve daha hızlı bir dil modelidir; BERT'in dil anlama yeteneğinin büyük kısmını korurken daha az kaynakla çalışır.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.TransformerTransformer, metin gibi sıralı verileri dikkat mekanizmasıyla paralel işleyen ve büyük dil modellerinin çoğunun temelini oluşturan bir sinir ağı mimarisidir.Soru Yanıtlama(Question Answering)Soru yanıtlama (question answering), doğal dilde sorulan bir soruya, bir metinden, bilgi tabanından ya da modelin öğrendiği bilgilerden yararlanarak doğrudan ve kısa bir cevap üreten doğal dil işleme görevidir.Metin Sınıflandırma(Text Classification)Metin sınıflandırma, bir e-posta, yorum ya da belge gibi metinleri, içeriklerine göre önceden belirlenmiş kategorilerden birine veya birkaçına otomatik olarak atayan doğal dil işleme görevidir.