{"id":2289,"date":"2023-05-01T14:29:01","date_gmt":"2023-05-01T14:29:01","guid":{"rendered":"https:\/\/leyton.majjane.agency\/ca\/post\/le-modele-bert\/"},"modified":"2023-05-01T14:29:01","modified_gmt":"2023-05-01T14:29:01","slug":"le-modele-bert","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/leyton.com\/ca\/insights\/articles\/le-modele-bert\/","title":{"rendered":"Le mod\u00e8le BERT"},"content":{"rendered":"

L’objectif technologique de BERT <\/strong>\u00e9tait d’explorer la g\u00e9om\u00e9trie des repr\u00e9sentations internes de l’information linguistique de BERT<\/strong>, y compris les caract\u00e9ristiques syntaxiques et les caract\u00e9ristiques s\u00e9mantiques. Le mod\u00e8le BERT est une nouvelle technique de pr\u00e9-entra\u00eenement au traitement du langage naturel (NLP) d\u00e9velopp\u00e9e par l’\u00e9quipe Google AI Langage<\/strong> qui utilise un encodeur transformateur bidirectionnel multicouche et deux t\u00e2ches pr\u00e9-entra\u00een\u00e9es non supervis\u00e9es, dont le LM masqu\u00e9 et la NSP (pr\u00e9diction de la phrase suivante). Au lieu du mod\u00e8le traditionnel gauche-droite ou droite-gauche, BERT<\/a> <\/strong>pr\u00e9-entra\u00eene le texte non \u00e9tiquet\u00e9 en conditionnant conjointement le contexte gauche et droit dans toutes les couches. Par cons\u00e9quent, BERT<\/a> <\/strong>est capable de r\u00e9aliser un large \u00e9ventail de t\u00e2ches, telles que la r\u00e9ponse \u00e0 des questions et l’inf\u00e9rence linguistique.<\/p>\n

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Lors de l’examen des \u00e9tudes pr\u00e9c\u00e9dentes, les travaux relatifs \u00e0 des r\u00e9seaux neuronaux similaires, tels que CNN et Word2Vec ont conduit \u00e0 certaines limitations des connaissances sur l’\u00e9tude actuelle, comme les caract\u00e9ristiques linguistiques qui sont traduites en repr\u00e9sentations g\u00e9om\u00e9triques et certaines hypoth\u00e8ses comme les informations grammaticales peuvent \u00eatre repr\u00e9sent\u00e9es par des directions dans l’espace et les matrices d’attention peuvent encoder des relations importantes entre les mots. <\/p>\n

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En outre, la recherche ax\u00e9e sur la repr\u00e9sentation g\u00e9om\u00e9trique des arbres d’analyse compl\u00e8te par Hewitt et Manning met en \u00e9vidence deux limites de connaissance de la technologie, l’une \u00e9tant la possibilit\u00e9 de d\u00e9couvrir d’autres exemples de repr\u00e9sentations interm\u00e9diaires, et l’autre la fa\u00e7on dont ces repr\u00e9sentations internes se d\u00e9composent.<\/p>\n

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Un certain nombre d’obstacles technologiques sp\u00e9cifiques ont motiv\u00e9 les recherches d\u00e9crites plus loin. Tout d’abord, BERT<\/strong> est un cadre de traitement du langage naturel (NLP)<\/strong> r\u00e9cemment publi\u00e9, que Google qualifie de plus grande avanc\u00e9e en cinq ans. Contrairement aux r\u00e9seaux neuronaux traditionnels tels que CNN ou RNN qui ont suffisamment de travaux ant\u00e9rieurs auxquels se r\u00e9f\u00e9rer, l’architecture de transformation de BERT <\/strong>a \u00e9t\u00e9 un domaine largement sous-explor\u00e9 avec de nombreux potentiels inexploit\u00e9s. Il est donc difficile de trouver une technique ou une m\u00e9thodologie existante correspondant \u00e0 cette \u00e9tude.<\/p>\n

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\"BERT<\/figure>\n
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Le deuxi\u00e8me d\u00e9faut technologique de cette \u00e9tude est que, pour visualiser la g\u00e9om\u00e9trie interne, ils ont d\u00fb traiter avec des dimensions \u00e9lev\u00e9es. A d\u00fb traiter avec un espace \u00e0 haute dimension. Il faut commencer par trouver des explications th\u00e9oriques pour prouver l’existence, puis essayer des techniques de projection en deux dimensions qui fournissent des images compr\u00e9hensibles. <\/p>\n

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Par cons\u00e9quent, les exp\u00e9riences doivent \u00eatre soigneusement con\u00e7ues et la technique de projection doit \u00eatre choisie avec pr\u00e9caution. Par exemple, lors de la visualisation des encastrements d’arbres pour la g\u00e9om\u00e9trie de la syntaxe, l’\u00e9tude utilise l’ACP en raison de sa facilit\u00e9 d’interpr\u00e9tation. Cependant, lors de la visualisation du sens des mots, ils utilisent l’UMAP car l’ACP a tendance \u00e0 perdre certains des sous-titres alors que l’UMAP a des gains de vitesse et la capacit\u00e9 de mieux pr\u00e9server les donn\u00e9es sous la structure globale.<\/p>\n

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Les \u00e9tudes de la PNL <\/strong>pour am\u00e9liorer l’exp\u00e9rience de recherche de l’utilisateur ont fait l’objet de nombreuses recherches ces derni\u00e8res ann\u00e9es. Ces travaux ont discut\u00e9 de la repr\u00e9sentation syntaxique dans les matrices d’attention et les directions dans l’espace repr\u00e9sentant la relation de d\u00e9pendance. Ils ont \u00e9galement propos\u00e9 une justification math\u00e9matique pour l’int\u00e9gration de l’arbre \u00e0 distance carr\u00e9e et ont visualis\u00e9 l’int\u00e9gration de l’arbre pour prouver que la repr\u00e9sentation syntaxique a un aspect quantitatif. En outre, ils \u00e9tudient comment les erreurs de d\u00e9sambigu\u00efsation du sens des mots peuvent correspondre \u00e0 des changements dans la repr\u00e9sentation g\u00e9om\u00e9trique interne du sens des mots. Ils ont \u00e9galement explor\u00e9 le fait que la g\u00e9om\u00e9trie interne de BERT<\/a><\/strong> peut \u00eatre divis\u00e9e en plusieurs sous-espaces lin\u00e9aires pour faire correspondre diff\u00e9rentes repr\u00e9sentations.<\/p>\n

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Les r\u00e9sultats pr\u00e9sent\u00e9s dans cet article auront une influence consid\u00e9rable sur les t\u00e2ches de traitement du langage naturel<\/strong>. L’un des r\u00e9sultats les plus int\u00e9ressants de cette \u00e9tude est la capacit\u00e9 de la g\u00e9om\u00e9trie interne \u00e0 se d\u00e9composer en sous-espaces lin\u00e9aires distincts pour diff\u00e9rentes informations syntaxiques et s\u00e9mantiques. Ce type de d\u00e9composition implique qu’il peut y avoir d’autres sous-espaces significatifs et repr\u00e9senter d’autres types de caract\u00e9ristiques linguistiques. <\/p>\n

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Une autre voie d’exploration potentielle est la d\u00e9couverte de la transformation lin\u00e9aire pour le sous-espace d’int\u00e9gration, au lieu de la couche finale, le r\u00e9sultat sugg\u00e8re qu’il y a plus d’informations s\u00e9mantiques dans la g\u00e9om\u00e9trie de l’int\u00e9gration des couches pr\u00e9c\u00e9dentes, ce qui peut permettre d’atteindre une plus grande pr\u00e9cision de l’\u00e9tat de l’art. En outre, le r\u00e9sultat de l’exp\u00e9rience de concat\u00e9nation met en \u00e9vidence un mode d’\u00e9chec potentiel des mod\u00e8les bas\u00e9s sur l’attention. Ces r\u00e9sultats pr\u00e9cieux sur la g\u00e9om\u00e9trie interne incitent les gens \u00e0 approfondir leur compr\u00e9hension de l’architecture des transformateurs <\/strong>et font la lumi\u00e8re sur l’am\u00e9lioration de l’architecture de BERT<\/a><\/strong>.<\/p>\n

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Les entreprises qui innovent dans le domaine des technologies logicielles<\/a> <\/strong>susceptibles d’am\u00e9liorer notre vie quotidienne sont \u00e9ligibles \u00e0 plusieurs programmes de financement, notamment les subventions gouvernementales<\/a><\/strong> et la RS&DE<\/a><\/strong>.<\/p>\n

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