מה זה BERT, ולמה זה אמור לעניין אותנו?
BERT היא כוח הבינה המלאכותית הבלתי נראה העומד מאחורי חלק ניכר מהמחקר העולמי.
BERT הוא ראשי תיבות של Bidirectional Encoder Representations from Transformers.
זהו סוג של מודל למידה עמוקה שפותח על ידי גוגל בשנת 2018, המשמש בעיקר במשימות עיבוד שפה טבעית כגון יצירת טקסט, מענה לשאלות ותרגום שפות.
למרות שיתוף טכנולוגיית ליבה של טרנספורמטור, BERT פועל באופן דומה לחלוטין למערכות בינה מלאכותית מבוססות GPT מחברות כמו Anthropic ו-OpenAI.
ההבדל העיקרי טמון בשתי מילים, דו-כיווניות ואוטורגרסיביות.
BERT משתמש בגישה דו-כיוונית להבנת טקסט, מה שאומר שהוא בוחן הרבה יותר לעומק את ההקשר כולו, במקום רק לקרוא ולחזות מילים בכיוון אחד.
ציטוט זה מתוך חוק EITC של האיחוד האירופי מסביר מה המשמעות של זה;
"לדוגמה, קחו בחשבון את המשפט: "השועל החום המהיר קופץ מעל הכלב העצלן". אם המילה "שועל" מוסתרת, BERT ישתמש בהקשר גם מ"החום המהיר" וגם מ" "קופץ מעל הכלב העצלן" כדי לחזות את המילה המוסתרת. ההקשר הדו-כיווני הזה מאפשר ל-BERT לייצר ייצוגים מדויקים ורלוונטיים יותר להקשר של מילים…"
לעומת זאת, GPT-4 יקרא את המשפט משמאל לימין באופן חד-כיווני, מה שהופך אותו למהיר ויעיל יותר ביצירת זרימות שיחה רלוונטיות וקוהרנטיות.
בקיצור, GPT מתאים באופן אידיאלי למשימות יצירתיות וכלליות יותר, בעוד ש-BERT מצטיין במשימות כמו ניתוח סנטימנטים, שבהן המודל מנסה לזהות משמעות בסיסית ממילים.
טכנולוגיית BERT קודמת לטכנולוגיית GPT במספר שנים, וזה הפך אותה מבחינה היסטורית לבחירה פופולרית יותר בקרב חוקרים, שנזקקו לכוח של עיבוד שפה טבעית הרבה לפני שהגיעה לזירה.
בעוד ש-ChatGPT זכתה ברוב הכותרות בשנים האחרונות, BERT ממשיכה למלא תפקיד ביישומים ייעודיים שבהם ניתוח משמעות ממילים חשוב.
יכולתה להבין קשרים בין מילים וביטויים הופכת אותה גם לבחירה טובה עבור יישומים הכוללים אינטראקציה ישירה עם משתמשים, כגון מענה על שאלות.
בפועל, BERT ו-GPT משמשים לעתים קרובות יחד ביישומים הפונים למשתמש. מודלים של GPT, עם משאבי הנתונים העצומים שלהם, מושלמים לתועלת כללית רחבה היקף, בעוד ש-BERT יכול לספק את סוג הניתוח העמוק של מבני מילים שחסר ל-GPT.
מודלים מבוססי BERT נמצאים בשימוש נרחב גם בתרגום מכונה, שם הם יכולים לסייע בגישור פערים בין שפת המקור לשפה היעד.
חוקרים אוהבים במיוחד את העובדה שניתן לכוונן את BERT על חומרת מחשוב צנועה, והוא גם מצטיין בסוג משימות הסיווג הנפוצות בחוגי המחקר.
גרסאות שונות של של BERT הוצגו עם הזמן כדי לטפל בצרכים ספציפיים ולשפר את הביצועים בתחומי יישומים שונים.
BERT-Large ו-BERT-Tiny הן שתי גרסאות נפוצות, נבדלים בעיקר בגודל המודלים שאומנו מראש ובהיקף נתוני האימון שלהם.
וריאציות אלו מאפשרות למפתחים לבחור את המודל המתאים ביותר ליישומים הספציפיים שלהם. ניתן לכוונן מודלים אלו, או לזקק אותם באמצעות מודל מורה כדי לשפר את בסיס הידע של היעד.
למרות הדומיננטיות הגוברת של המערכת האקולוגית של GPT בתחום הבינה המלאכותית, BERT ממשיכה לספק שירותים מיוחדים ופופולריים למגוון מחקרים ויישומים כלליים.
העבודה המתמשכת לפיתוח יכולותיה ולספק מקרי שימוש בעלי ערך רב יותר במחקר אמורה להבטיח תוחלת חיים ארוכה ובריאה לטכנולוגיית בינה מלאכותית ותיקה זו.
ככל שטכנולוגיות בינה מלאכותית יתפתחו, BERT וצאצאיה ימשיכו ככל הנראה למלא תפקיד חשוב בהפעלת אינטראקציות אינטואיטיביות בין בני אדם למכונות.
ל-BERT יש עדיין תפקיד ביישומים ייעודיים שבהם ניתוח משמעות ממילים חשוב.
יכולתו להבין קשרים בין מילים וביטויים הופכת אותו גם לבחירה טובה עבור יישומים הכוללים אינטראקציה ישירה עם משתמשים, כגון מענה על שאלות.
בפועל, BERT ו-GPT משמשים לעתים קרובות יחד ביישומים הפונים למשתמש. מודלים של GPT, עם משאבי הנתונים העצומים שלהם, מושלמים לתועלת כללית רחבה היקף, בעוד ש-BERT יכול לספק את סוג הניתוח העמוק של מבני מילים שחסר ל-GPT.
מודלים מבוססי BERT נמצאים בשימוש נרחב גם בתרגום מכונה, שם הם יכולים לסייע בגישור פערים בין שפת המקור לשפה היעד.
חוקרים אוהבים במיוחד את העובדה שניתן לכוונן את BERT על חומרת מחשוב צנועה, והוא גם מצטיין בסוג משימות הסיווג הנפוצות בחוגי המחקר.
גרסאות שונות של של BERT הוצגו עם הזמן כדי לטפל בצרכים ספציפיים ולשפר את הביצועים בתחומי יישומים שונים.
BERT-Large ו-BERT-Tiny הן שתי גרסאות נפוצות, נבדלים בעיקר בגודל המודלים שאומנו מראש ובהיקף נתוני האימון שלהם.
וריאציות אלו מאפשרות למפתחים לבחור את המודל המתאים ביותר ליישומים הספציפיים שלהם. ניתן לכוונן מודלים אלו, או לזקק אותם באמצעות מודל מורה כדי לשפר את בסיס הידע של היעד.
למרות הדומיננטיות הגוברת של המערכת האקולוגית של GPT בתחום הבינה המלאכותית, BERT ממשיכה לספק שירותים מיוחדים ופופולריים למגוון מחקרים ויישומים כלליים.
העבודה המתמשכת לפיתוח יכולותיה ולספק מקרי שימוש בעלי ערך רב יותר במחקר אמורה להבטיח תוחלת חיים ארוכה ובריאה לטכנולוגיית בינה מלאכותית ותיקה זו.
ככל שטכנולוגיות בינה מלאכותית יתפתחו, BERT וצאצאיה ימשיכו ככל הנראה למלא תפקיד חשוב בהפעלת אינטראקציות אינטואיטיביות בין בני אדם למכונות.
ל-BERT יש עדיין תפקיד ביישומים ייעודיים שבהם ניתוח משמעות ממילים חשוב.
יכולתו להבין קשרים בין מילים וביטויים הופכת אותו גם לבחירה טובה עבור יישומים הכוללים אינטראקציה ישירה עם משתמשים, כגון מענה על שאלות.
בפועל, BERT ו-GPT משמשים לעתים קרובות יחד ביישומים הפונים למשתמש. מודלים של GPT, עם משאבי הנתונים העצומים שלהם, מושלמים לתועלת כללית רחבה היקף, בעוד ש-BERT יכול לספק את סוג הניתוח העמוק של מבני מילים שחסר ל-GPT.
מודלים מבוססי BERT נמצאים בשימוש נרחב גם בתרגום מכונה, שם הם יכולים לסייע בגישור פערים בין שפת המקור לשפה היעד.
חוקרים אוהבים במיוחד את העובדה שניתן לכוונן את BERT על חומרת מחשוב צנועה, והוא גם מצטיין בסוג משימות הסיווג הנפוצות בחוגי המחקר.
גרסאות שונות של של BERT הוצגו עם הזמן כדי לטפל בצרכים ספציפיים ולשפר את הביצועים בתחומי יישומים שונים.
BERT-Large ו-BERT-Tiny הן שתי גרסאות נפוצות, נבדלים בעיקר בגודל המודלים שאומנו מראש ובהיקף נתוני האימון שלהם.
וריאציות אלו מאפשרות למפתחים לבחור את המודל המתאים ביותר ליישומים הספציפיים שלהם. ניתן לכוונן מודלים אלו, או לזקק אותם באמצעות מודל מורה כדי לשפר את בסיס הידע של היעד.
למרות הדומיננטיות הגוברת של המערכת האקולוגית של GPT בתחום הבינה המלאכותית, BERT ממשיכה לספק שירותים מיוחדים ופופולריים למגוון מחקרים ויישומים כלליים.
העבודה המתמשכת לפיתוח יכולותיה ולספק מקרי שימוש בעלי ערך רב יותר במחקר אמורה להבטיח תוחלת חיים ארוכה ובריאה לטכנולוגיית בינה מלאכותית ותיקה זו.
ככל שטכנולוגיות בינה מלאכותית יתפתחו, BERT וצאצאיה ימשיכו ככל הנראה למלא תפקיד חשוב בהפעלת אינטראקציות אינטואיטיביות בין בני אדם למכונות.
היכן שהם יכולים לסייע בגישור על פערים בין שפות המקור לשפות היעד.
חוקרים אוהבים במיוחד את העובדה שניתן לכוונן את BERT על חומרת מחשוב צנועה, והוא גם מצטיין בסוג משימות הסיווג הנפוצות בחוגי מחקר.
גרסאות שונות של של BERT הוצגו עם הזמן כדי לטפל בצרכים ספציפיים ולשפר את הביצועים בתחומי יישומים שונים.
BERT-Large ו-BERT-Tiny הן שתי גרסאות נפוצות, הנבדלות בעיקר בגודל המודלים המאומנים מראש שלהן ובהיקף נתוני האימון שלהן.
וריאציות אלו מאפשרות למפתחים לבחור את המודל המתאים ביותר עבור היישומים הספציפיים שלהם. ניתן לכוונן מודלים אלה, או לזקק אותם באמצעות מודל מורה כדי לשפר את בסיס הידע של היעד.
למרות הדומיננטיות הגוברת של המערכת האקולוגית של GPT בתחום הבינה המלאכותית, BERT ממשיכה לספק שירותים מיוחדים ופופולריים למגוון מחקרים ויישומים כלליים.
העבודה המתמשכת לפיתוח יכולותיה ולספק מקרי שימוש בעלי ערך רב יותר במחקר, אמורה להבטיח תוחלת חיים ארוכה ובריאה לטכנולוגיית בינה מלאכותית ותיקה זו.
ככל שטכנולוגיות בינה מלאכותית יתפתחו, BERT וצאצאיה ככל הנראה ימשיכו למלא תפקיד חשוב בהפעלת אינטראקציות אינטואיטיביות בין בני אדם למכונות.
היכן שהם יכולים לסייע בגישור על פערים בין שפות המקור לשפות היעד.
חוקרים אוהבים במיוחד את העובדה שניתן לכוונן את BERT על חומרת מחשוב צנועה, והוא גם מצטיין בסוג משימות הסיווג הנפוצות בחוגי מחקר.
גרסאות שונות של של BERT הוצגו עם הזמן כדי לטפל בצרכים ספציפיים ולשפר את הביצועים בתחומי יישומים שונים.
BERT-Large ו-BERT-Tiny הן שתי גרסאות נפוצות, הנבדלות בעיקר בגודל המודלים המאומנים מראש שלהן ובהיקף נתוני האימון שלהן.
וריאציות אלו מאפשרות למפתחים לבחור את המודל המתאים ביותר עבור היישומים הספציפיים שלהם. ניתן לכוונן מודלים אלה, או לזקק אותם באמצעות מודל מורה כדי לשפר את בסיס הידע של היעד.
למרות הדומיננטיות הגוברת של המערכת האקולוגית של GPT בתחום הבינה המלאכותית, BERT ממשיכה לספק שירותים מיוחדים ופופולריים למגוון מחקרים ויישומים כלליים.
העבודה המתמשכת לפיתוח יכולותיה ולספק מקרי שימוש בעלי ערך רב יותר במחקר, אמורה להבטיח תוחלת חיים ארוכה ובריאה לטכנולוגיית בינה מלאכותית ותיקה זו.
ככל שטכנולוגיות בינה מלאכותית יתפתחו, BERT וצאצאיה ככל הנראה ימשיכו למלא תפקיד חשוב בהפעלת אינטראקציות אינטואיטיביות בין בני אדם למכונות.
העבודה המתמשכת לפיתוח יכולותיה ולספק מקרי שימוש בעלי ערך רב יותר במחקר, אמורה להבטיח אורך חיים ארוך ובריא לטכנולוגיית בינה מלאכותית ותיקה זו.
ככל שטכנולוגיות בינה מלאכותית יתפתחו, סביר להניח ש-BERT וצאצאיה ימשיכו למלא תפקיד חשוב ביישום אינטראקציות אינטואיטיביות בין בני אדם למכונות.
העבודה המתמשכת לפיתוח יכולותיה ולספק מקרי שימוש בעלי ערך רב יותר במחקר, אמורה להבטיח אורך חיים ארוך ובריא לטכנולוגיית בינה מלאכותית ותיקה זו.
ככל שטכנולוגיות בינה מלאכותית יתפתחו, סביר להניח ש-BERT וצאצאיה ימשיכו למלא תפקיד חשוב ביישום אינטראקציות אינטואיטיביות בין בני אדם למכונות.