Соңғы жылдары табиғи тілдерді өңдеу (NLP) технологиялары айтарлықтай өзгерістерге ұшырады, оның ішінде BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) сияқты революциялық модельдер бар. 2018 жылы Google ұсынған бұл модель мәтіндерді өңдеу мен тілдерді түсінуді едәуір жақсартты.
Бұл мақалада біз BERT архитектурасы мен жұмыс принциптерін тереңірек қарастырып, Ubuntu серверінде модельді орнату мен баптау процесін, сондай-ақ Google Cloud BERT API-ға қосылуды талқылаймыз.
1. BERT туралы кіріспе
BERT — бұл екі бағытты контексті пайдаланып үйретілген трансформер моделі. LSTM немесе GRU сияқты бұрынғы NLP модельдерінен айырмашылығы, олар мәтінді бір бағытта өңдейтін (солдан оңға немесе оңнан солға), BERT мәтіннің әрбір сөзінен сол және оң жақтағы контекстті бірдей ескеріп үйренеді. Бұл BERT-ті контексте жұмыс істеуге қатысты тапсырмаларда, мысалы, ақпаратты шығару, сұрақтарға жауап беру және мәтінді классификациялау бойынша өте қуатты құрал етеді.
BERT-тің негізгі идеясы — тілдің тереңдетілген көрінісін қамтамасыз ету, оны көптеген NLP тапсырмаларын шешуге қолдануға болады. Алдымен алдын ала дайындалған модельді аз ғана мәліметтермен жеке тапсырмаларға бейімдеуге болады, бұл оқыту талаптарын едәуір азайтады.
Негізгі ерекшеліктері:
-
Екі бағытты назар (Bidirectional Attention) модельге сөздің контекстін дәл түсінуге мүмкіндік береді.
-
Маскировкаланған тіл моделін (Masked Language Model, MLM) қолдану арқылы жасырылған сөздерді контекстке байланысты болжауға үйренеді.
-
Келесі сөйлемді болжау (Next Sentence Prediction, NSP), бұл модельге сөйлемдер арасындағы байланысты жақсырақ түсінуге көмектеседі.
BERT архитектурасы Transformer негізінде жасалған, оның құрамында назар мен позициялық кодтау механизмі арқылы мәтінді тиімді өңдейтін энкодерлер бар.
2. BERT архитектурасы
BERT Transformer архитектурасына негізделген, оны 2017 жылы Attention is All You Need жұмысында (Vaswani және басқалар) ұсынған болатын. Transformer-дің негізгі құрамдас бөліктері:
-
Назар аудару механизмі (Self-Attention): Әрбір токен бүкіл мәтін бойынша басқа токендермен өзара әрекеттесіп, контексті ескереді.
-
Көп басты назар (Multi-Head Attention): Бір ғана назардың орнына бірнеше назар басы пайдаланылады, бұл модельге контексттің әртүрлі аспектілеріне бір уақытта назар аударуға мүмкіндік береді.
-
Позициялық кодтау: Transformer рекуррентті байланыстарды пайдаланбайтын болғандықтан, позициялық кодтау енгізіліп, токендердің орналасуын сақтайды.
-
Feed-Forward қабаттары: Әрбір Transformer қабаты назар механизмі қолданылғаннан кейін шығатын деректерді өңдейтін толық байланысты қабаттарды қамтиды.
2.1. Екі бағытты назар
BERT-тің басты ерекшелігі — оның екі бағытты назарды пайдалануы. Бұл дегеніміз, модель әрбір сөзді өңдегенде, ол сол жақтағы және оң жақтағы контекстті бірдей ескереді. Бұл тәсіл мәтіндердегі байланысты түсінуді айтарлықтай жақсартады.
2.2. Маскировкаланған тіл моделі
BERT алдын ала оқытылған кезде маскировкаланған тіл моделін қолданады. Бұл үшін модель мәтіндегі сөздерді кездейсоқ маскалап, және оларды контекске сүйене отырып болжауды үйренеді. Бұл әдіс модельге сөздер мен олардың контекстері арасындағы өзара байланысты терең түсінуге мүмкіндік береді.
2.3. Келесі сөйлемді болжау (NSP)
BERT келесі сөйлемді болжауды да үйренеді. Бұл тапсырма модельге бір сөйлемнің екінші сөйлемнен кейін келетінін немесе келмейтінін болжауға мүмкіндік береді. Бұл ерекшелік сөйлемдер арасындағы байланыстарды түсінуге және контексттерді тереңірек ұғынуға көмектеседі.
3. Оқу және Fine-tuning процесі
3.1. Алдын ала оқу
BERT алдын ала оқыту барысында екі негізгі тапсырманы орындайды:
-
Маскировкаланған тіл моделін (MLM), онда модель мәтіндегі жасырын сөздерді болжауға үйренеді.
-
Келесі сөйлемді болжау (NSP), модельге екі сөйлемнің бір-біріне сәйкес келетінін болжауға мүмкіндік береді.
BERT осы тапсырмаларды орындау үшін үлкен мәтіндер жиынтығын, мысалы, Wikipedia және BookCorpus сияқты мәтіндер топтамаларын пайдаланады.
3.2. Fine-tuning
Алдын ала дайындалған BERT моделін нақты тапсырмаларға бейімдеу үшін fine-tuning жасауға болады. Бұл әдіс BERT-ті бірнеше жаңа деректермен оқытуға және оны мәтінді классификациялау, мәліметтерді шығару, сұрақ-жауап жүйелері сияқты тапсырмаларға қолдануға мүмкіндік береді.
4. BERT қолдану
BERT әртүрлі NLP тапсырмаларын шешуде жоғары нәтижелер көрсетті:
-
Мәтін классификациясы: көңіл-күйді талдау, спам сүзгілеу, жаңалықтарды классификациялау және басқа да тапсырмалар.
-
Сұрақ-жауап жүйелері: Google Search сияқты сұрақ-жауап жүйелерінде пайдаланылады.
-
Ақпаратты шығару: Атаулы объектілерді (NER) және объектілер арасындағы қатынастарды шығару.
-
Аударма және мәтін қысқарту: Машиналық аударма және мәтін қысқарту жүйелерінде пайдаланылады.
5. BERT артықшылықтары мен шектеулері
5.1. Артықшылықтары
-
Екі бағытты назар контексті дәл түсінуге мүмкіндік береді.
-
Алдын ала оқыту модельді әртүрлі тапсырмаларға жылдам бейімдеуге мүмкіндік береді.
-
Икемділік: Модельді әртүрлі тапсырмаларға оңай бейімдеуге болады.
5.2. Шектеулері
-
Есептеу ресурстары: Модельдің оқытылуы үшін қуатты GPU/TPU қажет.
-
Модельдің үлкен өлшемі: BERT модельдері өте үлкен (мысалы, BERT Base 110 миллион параметрмен) және оларды қолдану үшін үлкен көлемдегі жад пен есептеу ресурстары қажет.
6. Ubuntu 24 серверінде BERT алдын ала дайындалған моделін орнату және баптау мысалы
1-қадам. Қажетті тәуелділіктерді орнату
BERT алдын ала дайындалған моделін қолдану үшін Python және бірнеше кітапханаларды орнату қажет. Ubuntu 24 серверінде Python және қажетті кітапханаларды орнату үшін келесі командаларды орындаңыз:
sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-dev
pip3 install --upgrade pip
Содан кейін Transformers кітапханасын орнатамыз:
pip3 install transformers
torch (PyTorch) кітапханасын да орнату қажет:
pip3 install torch
2-қадам. Модельді жүктеу және пайдалану
Енді BERT алдын ала дайындалған моделін жүктеуге және пайдалануға болады. Python скриптін келесідей жасауға болады:
from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM
import torch
# Алдын ала дайындалған модель мен токенизаторды жүктеу
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-uncased")
# Маскировкаланған сөзбен мәтіннің мысалы
input_text = "The capital of France is [MASK]."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
# Жасырын сөзді болжау
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
predictions = outputs.logits
# [MASK] үшін ең ықтимал сөзді алу
masked_index = inputs.input_ids[0].tolist().index(tokenizer.mask_token_id)
predicted_token_id = predictions[0, masked_index].argmax(dim=-1).item()
predicted_word = tokenizer.decode([predicted_token_id])
print(f"Predicted word: {predicted_word}")
3-қадам. Скриптті іске қосу
Скриптті іске қосу үшін:
python3 bert_test.py
Бұл мысал BERT моделін пайдаланып, мәтіндегі [MASK] орнына сөзді болжауды көрсетеді.
7. Ubuntu серверін Google Cloud BERT API-ге қосу мысалы
Google Cloud AI API арқылы алдын ала дайындалған BERT моделін пайдалану үшін Google Cloud платформасына қосылу керек.
1-қадам. Google Cloud жобасын жасау
-
Жаңа жоба жасап, AI Platform API-ды қосыңыз.
-
Аутентификация үшін кілт жасап, оны JSON файл ретінде сақтаңыз.
2-қадам. Google Cloud SDK орнату
Ubuntu серверінде Google Cloud SDK орнату үшін:
curl https://sdk.cloud.google.com | bash
exec -l $SHELL
gcloud init
3-қадам. Google Cloud API-ге қосылу
SDK-ны орнатқаннан кейін аутентификация кілтін жүктеңіз:
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/your-service-account-file.json"
4-қадам. Google Cloud AI API-мен жұмыс істеу
Google Cloud API-мен жұмыс істеу үшін google-cloud кітапханасын орнату керек:
pip3 install google-cloud
Енді BERT API-ға сұрау жіберуге болады:
from google.cloud import aiplatform
# AI Platform клиентін инициализациялау
aiplatform.init(project="your-project-id", location="us-central1")
# Модельді болжау үшін пайдалану
endpoint = aiplatform.Endpoint("projects/your-project-id/locations/us-central1/endpoints/your-endpoint-id")
response = endpoint.predict(instances=[{"content": "What is the capital of France?"}])
print(f"Prediction: {response.predictions}")
Қорытынды
BERT моделі NLP саласында төңкеріс жасады, табиғи тілдерді өңдеу мен мәтінді түсінуде жаңа деңгейге көтерді. Алдын ала оқыту мен fine-tuning мүмкіндіктері оны әртүрлі тапсырмаларды шешуге икемді етеді. Ubuntu серверінде модельді орнату немесе Google Cloud API-ға қосылу арқылы масштабталған шешімдер құруға мүмкіндік береді.
| Реклама Google |
 |
Назар аударыңыз! Бұл мақала ресми құжат емес.Ақпаратты сақтықпен және сынақ ортасында пайдалану керек.
Заманауи сақтық көшірме жасау, репликациялау, деректерді синхрондау және төлемдік бағдарламадан қорғау жүйелерін құру туралы сұрақтарыңыз болса, қазіргі заманғы деректердің сақтық көшірмесін жасау және қалпына келтіру технологиялары бойынша кеңес алу үшін біздің компанияға хабарласыңыз . Біздің компанияның осы салада 20 жылдан астам тәжірибесі бар. |
||||
Қазақстандағы резервтік көшірудің ең жақсы он тәжірибесі
- Proxmox гипервизорын жаңа физикалық серверге көшіру
- OpenShift қолдану арқылы Docker контейнерлерін пайдалану — терең талдау
- Wazuh-ты Proxmox қауіпсіздігін бақылау үшін пайдалану - Терең талдау Кіріспе
- Fail2Ban-ды zVirt-те орнату, баптау және пайдалану
- Graylog Community Edition-ді Proxmox-қа орнату, баптау және пайдалану
- Elasticsearch-ті Proxmox жүйесіне орнату, баптау және пайдалану
- Kibana-ны Proxmox-қа орнату, баптау және пайдалану
- Logstash-ты Proxmox-қа орнату, баптау және пайдалану
- Proxmox логтарын талдау үшін ИИ мүмкіндіктері
- Ceph-ті OpenStack-те орнату, баптау және пайдалану
