BERTlignende

BERTlignende er en betegnelse for en familie av transformerbaserte språkmodeller som bygger på ideene bak BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Disse modellene bruker encoder-delen av transformeren og er designet for å forstå språk i kontekst, ikke for tekstgenerering. De trenes i en selvtilsynsbasert innstilling på store mengder umerket tekst og finjusteres deretter på konkrete oppgaver som klassifisering, spørsmål-svar og navngitt entitetsgjenkjenning.

Under foruttreningsfasen benytter BERT-lignende modeller vanligvis maskert språkmodellering, der enkelte ord i en setning gjøres til maskerte symboler og modellen skal forutsi dem ut fra konteksten. Mange varianter har også brukt en oppgave som forsøker å fange forholdet mellom setninger, men nyere modeller har eksperimentert med alternative eller fraværende setningsforhold. De bruker tokenizers som WordPiece eller lignende, og input representeres gjennom token-, segment- og posisjonsinformasjon.

Eksempler på kjente BERT-lignende modeller inkluderer RoBERTa, ALBERT, DistilBERT og ELECTRA. Slike modeller har vært bredt brukt på nedstrømsoppgaver som tekstanalyse, spørsmål og svar, navngitt entitetsgjenkjenning og sentimentklassifisering, ofte ved å finjustere en enkel heads på toppen av en encoder.

Fordeler ved BERT-lignende arkitekturer er deres sterke evne til å lære generelle språklige representasjoner fra store datasett, mens begrensninger inkluderer betydelig beregningskostnad og behov for store mengder data. De er også følsomme for skjevheter i treningsdata og kan ha utfordringer med lange sekvenser, noe som har gitt rom for alternative modeller som kan håndtere lengre kontekster. Likevel er BERT-lignende modeller en grunnpilar i moderne NLP.