Что такое BERT?

📌BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – это нейронная сеть, разработанная Google для улучшения понимания естественного языка. Главное отличие BERT от предыдущих моделей - двунаправленное понимание контекста. То есть, BERT анализирует слово, учитывая как предшествующие, так и последующие слова в предложении, что позволяет более точно определять его значение и взаимосвязи с другими словами. Это делает BERT гораздо более эффективным в обработке сложных запросов и понимании нюансов человеческой речи.

✅Двунаправленность (Bidirectional): В отличие от предыдущих моделей, которые анализировали текст либо слева направо, либо справа налево, BERT изучает контекст в обоих направлениях одновременно. Это позволяет ему гораздо лучше понимать смысл слов в предложении, учитывая их связи с другими словами по обе стороны. Представьте, что вы читаете предложение, закрывая либо правую, либо левую его часть. Вам будет сложнее понять смысл. BERT делает это одновременно с обеих сторон, что значительно улучшает понимание.

✅Трансформеры (Transformers): BERT основан на архитектуре Transformer, которая использует механизм внимания (attention mechanism). Этот механизм позволяет модели фокусироваться на наиболее важных словах в предложении при анализе контекста. Внимание позволяет BERT определять, какие слова наиболее важны для понимания смысла конкретного слова.

✅Предварительное обучение (Pre-training): BERT обучается на огромных объемах текстовых данных (Wikipedia, BookCorpus и др.) без учителя. В процессе предварительного обучения BERT решает две основные задачи:Masked Language Modeling (MLM): Случайным образом маскируется часть слов в предложении, и BERT должен предсказать пропущенные слова, основываясь на контексте.Next Sentence Prediction (NSP): BERT должен определить, является ли одно предложение продолжением другого.

✅Тонкая настройка (Fine-tuning): После предварительного обучения BERT можно “тонко настроить” для решения конкретных задач NLP, таких как классификация текста, ответ на вопросы, определение именованных сущностей и другие. Тонкая настройка требует гораздо меньше данных, чем обучение с нуля.

BERT работает на основе механизма Transformer. В упрощенном виде это можно представить так:

✅Токенизация (Tokenization): Текст разбивается на токены. BERT использует WordPiece токенизацию, которая разделяет слова на более мелкие части (подслова), что позволяет обрабатывать редкие и неизвестные слова. Например, слово “unbreakable” может быть разделено на “un”, “break”, “able”.

✅Эмбеддинги (Embeddings): Каждому токену присваивается векторное представление (эмбеддинг). BERT использует три типа эмбеддингов:

Token Embeddings: Отражают семантическое значение токена.

Segment Embeddings: Указывают, к какому предложению принадлежит токен (используются для задачи NSP).

Position Embeddings: Указывают позицию токена в предложении (поскольку Transformer не учитывает порядок слов по умолчанию).

✅Трансформеры (Transformers): Основной строительный блок BERT. Трансформер состоит из нескольких слоев внимания и прямой нейронной сети. Механизм внимания позволяет каждому токену “смотреть” на все остальные токены в предложении и определять, какие из них наиболее важны для понимания его значения.

✅Выходной слой (Output Layer): В зависимости от задачи, выходной слой может выполнять различные функции, например, предсказывать пропущенные слова (MLM), классифицировать текст или отвечать на вопросы.

BERT значительно улучшил качество поисковой выдачи Google, особенно для сложных и разговорных запросов. Основные изменения:

✅Понимание предлогов и связок: До BERT Google часто игнорировал предлоги и связки в запросах, что могло приводить к нерелевантным результатам. Например, если пользователь искал “как покрасить дом для начинающих”, Google мог выдать результаты просто о покраске домов, не учитывая, что пользователь - начинающий. BERT позволяет Google понимать важность этих слов и выдавать более релевантные результаты.

✅Понимание контекста и намерений: BERT помогает Google лучше понимать контекст запроса и намерения пользователя. Например, если пользователь ищет “Бразилия путешествия без визы”, BERT понимает, что пользователь хочет узнать о странах, куда гражданам Бразилии не нужна виза, а не просто о путешествиях в Бразилию.

✅Обработка разговорных запросов: BERT лучше обрабатывает разговорные запросы, заданные естественным языком. Например, если пользователь спрашивает: “Какая самая высокая гора в Европе?”, BERT понимает, что он ищет информацию о высоте самой высокой горы в Европе, а не просто список гор в Европе.

✅Улучшение локального поиска: BERT помогает Google лучше понимать местные запросы и выдавать более релевантные результаты. Например, если пользователь ищет “лучшая пицца рядом со мной”, BERT учитывает его текущее местоположение и выдает результаты о пиццериях, находящихся поблизости.

Сравнение алгоритмов BERT и RankBrain: ключевые различия (с акцентом на роль каждого):

Представьте себе врача: RankBrain - это врач общей практики, который может диагностировать большинство распространенных заболеваний. BERT - это узкий специалист (например, нейрохирург), который обладает глубокими знаниями в своей области и может решать сложные и нестандартные проблемы.

BERT сам по себе не требует “оптимизации” сайта в традиционном понимании SEO. Основной упор нужно делать на создание качественного и полезного контента для людей, а не для поисковых роботов. Однако, вот несколько советов, которые помогут вам повысить релевантность вашего сайта для BERT:

1. Пишите естественно и понятно: Избегайте неестественного использования ключевых слов или сложных языковых конструкций. Пишите так, как вы разговариваете с клиентами.

2. Сосредоточьтесь на потребностях пользователя: Старайтесь отвечать на вопросы пользователей полно и исчерпывающе. Предлагайте полезные решения и информацию.

3. Оптимизируйте контент для “длинных хвостов”: Сосредоточьтесь на ответах на конкретные вопросы, которые пользователи задают в поисковой строке.

4. Используйте структурированные данные: Используйте разметку schema.org, чтобы помочь Google лучше понимать структуру вашего контента и его смысл.

5. Создавайте контент разных форматов: Используйте текст, изображения, видео и инфографику, чтобы предоставить пользователям всестороннюю информацию по теме.

Вместо того, чтобы пытаться “обмануть” BERT или “оптимизировать” сайт под него, сосредоточьтесь на создании качественного, полезного и релевантного контента для вашей целевой аудитории. BERT призван помогать пользователям находить лучшие ответы на свои вопросы, и если ваш сайт предоставляет эти ответы, он будет вознагражден более высокой позицией в поисковой выдаче.

После появления оригинальной модели BERT, разработанной Google, она послужила основой для множества последующих разработок и усовершенствований. Эти модели сохраняют основные принципы архитектуры Transformer, но вносят изменения для улучшения производительности, эффективности или адаптации к конкретным задачам. Вот краткий список наиболее известных вариантов:

✅RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach): Разработана Facebook AI. RoBERTa улучшает BERT за счет использования большего объема данных для обучения, более длительного времени обучения и отказа от задачи Next Sentence Prediction (NSP). RoBERTa обычно превосходит BERT по производительности.

✅ALBERT (A Lite BERT): Разработана Google. ALBERT уменьшает размер модели BERT за счет использования техник factorized embedding parameterization и cross-layer parameter sharing. Это позволяет ALBERT иметь меньше параметров, снизить требования к памяти и ускорить обучение, при этом сохраняя (или даже улучшая) производительность.

✅DistilBERT: Разработана Hugging Face. DistilBERT – это “дистиллированная” версия BERT, которая на 40% меньше, на 60% быстрее и сохраняет 97% производительности оригинальной модели. DistilBERT достигается за счет удаления слоев и использования knowledge distillation во время обучения.

✅ELECTRA (Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Adaptively): Разработана Google. ELECTRA использует другой подход к обучению: вместо маскировки слов, модель обучается определять, какие слова в предложении были заменены “генератором”. Это делает обучение более эффективным.

✅SpanBERT: Разработана Google. SpanBERT улучшает BERT для задач, связанных с пониманием диапазонов текста (например, ответы на вопросы). Он маскирует не отдельные токены, а целые диапазоны токенов.

✅BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer): Разработана Facebook. Хотя BART часто не относят напрямую к “семейству BERT”, он также основан на архитектуре Transformer и используется для задач seq2seq (sequence-to-sequence), таких как машинный перевод и обобщение текста. BART использует двунаправленный энкодер (как BERT) и авторегрессивный декодер.

✅DeBERTa (Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention): Разработана Microsoft. DeBERTa использует disentangled attention mechanism и enhanced mask decoder для улучшения производительности, особенно в задачах NLU (Natural Language Understanding).

✅MobileBERT: Разработана Google. MobileBERT - это оптимизированная версия BERT для мобильных устройств. Она использует техники knowledge distillation и bottleneck structures, чтобы уменьшить размер модели и ускорить вычисления на мобильных устройствах.

✅Longformer: Разработана Allen Institute for AI. Longformer предназначен для обработки длинных последовательностей текста, которые BERT не может эффективно обрабатывать из-за ограничений по длине входной последовательности. Longformer использует sparse attention mechanisms.

✅Big Bird: Разработана Google. Big Bird, как и Longformer, предназначен для обработки длинных последовательностей

Новом поисковом алгоритме SMITH ОТ Google

Подписывайтесь, чтобы знать больше: