Bert là gì? Những điểm mạnh trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Bert – Công nghệ làm thay đổi cách chúng ta tương tác với máy tính qua ngôn ngữ. Được phát triển bởi Google, nó đã giúp cải thiện đáng kể khả năng của các hệ thống máy tính trong việc hiểu ngữ nghĩa của các văn bản, giúp nâng cao hiệu quả của các công cụ tìm kiếm và các ứng dụng liên quan đến ngôn ngữ. Trong bài viết này, Công Nghệ AI VN sẽ cùng khám phá cách nó hoạt động và những ứng dụng của thuật ngữ AI này.

Mục lục bài viết

Bert là gì?

Bert (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một mô hình học sâu (deep learning model) được phát triển bởi Google vào năm 2018. Mô hình này được thiết kế để cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), giúp các hệ thống máy tính hiểu và phân tích ngữ nghĩa của văn bản một cách chính xác hơn.

Nó đặc biệt chú trọng đến việc nắm bắt mối quan hệ giữa các từ trong câu, không chỉ theo chiều từ trái sang phải mà còn từ phải sang trái (bi-directional), điều này khác biệt hoàn toàn với các mô hình trước đây.

Bert do Google phát minh và được xem như một mô hình học sâu

Kiến trúc cốt lõi của Bert

Nó được xây dựng dựa trên mô hình Transformer, một kiến trúc mạng nơ-ron đã cách mạng hóa lĩnh vực NLP. Transformer hoạt động dựa trên cơ chế self-attention, cho phép mô hình này “chú ý” đến mọi từ trong câu mà không bị giới hạn bởi thứ tự. Self-attention giúp mô hình tính toán mối quan hệ giữa tất cả các từ trong câu, làm cho việc hiểu ngữ cảnh trở nên chính xác hơn.

Cấu trúc của Bert bao gồm nhiều lớp (layers), mỗi lớp chứa nhiều “attention heads”, mỗi head sẽ học một phần thông tin khác nhau từ câu văn. Các lớp này cùng với cơ chế self-attention giúp mô hình hiểu rõ hơn về ngữ cảnh của văn bản. Đồng thời, positional encoding giúp mô hình nhận biết được vị trí của từng từ trong câu, từ đó xây dựng mối quan hệ giữa các từ.

Mối liên hệ giữa cấu trúc mô hình và khả năng hiểu ngữ cảnh sâu chính là việc sử dụng các attention heads và positional encoding giúp nó có thể nắm bắt các mối quan hệ phức tạp và ngữ nghĩa của câu một cách toàn diện, từ đó nâng cao khả năng giải quyết các bài toán NLP.

Kiến trúc của Bert gồm nhiều lớp khác nhau

Nhiệm vụ chính trong quá trình huấn luyện Bert

Trong quá trình huấn luyện mô hình này, hai nhiệm vụ chính được áp dụng để dạy máy cách hiểu ngữ cảnh: Masked Language Modeling (MLM) và Next Sentence Prediction (NSP).

Masked Language Modeling (MLM)

Đây là nhiệm vụ trong đó một số từ trong câu được ẩn đi (mask) và mô hình phải dự đoán các từ bị ẩn này. Ví dụ, trong câu “Bert is a ___ model”, mô hình sẽ phải dự đoán từ “language”. Nhiệm vụ này giúp nó học cách hiểu ngữ nghĩa của từ trong bối cảnh của các từ xung quanh, tạo ra một mô hình ngữ nghĩa sâu sắc và linh hoạt.

Next Sentence Prediction (NSP)

Đây là nhiệm vụ trong đó mô hình phải dự đoán xem câu thứ hai có liên quan trực tiếp đến câu đầu tiên hay không. Ví dụ, cho cặp câu “B-E-R-T is a powerful model. It has many applications.” mô hình phải xác định rằng câu thứ hai là một phần hợp lý của câu đầu tiên. Nhiệm vụ này giúp mô hình hiểu được mối quan hệ giữa các câu, giúp cải thiện khả năng xử lý các tác vụ đòi hỏi hiểu biết về ngữ cảnh toàn cục.

Hai nhiệm vụ cốt lõi của Bert là MLM và NSP

Các biến thể của Bert

Sau khi mô hình này ra đời, các nhà nghiên cứu đã phát triển nhiều biến thể của nó để cải thiện hiệu suất hoặc giảm độ phức tạp tính toán. Dưới đây là một số biến thể nổi bật của nó:

RoBerta: Là phiên bản cải tiến của nó. Nó sử dụng tập dữ liệu lớn hơn và huấn luyện lâu hơn so với nó, và loại bỏ nhiệm vụ NSP, cho phép mô hình học tốt hơn từ dữ liệu.
ALBert: Là phiên bản nhẹ hơn của nó. Nó giảm số lượng tham số bằng cách chia sẻ các tham số giữa các lớp và sử dụng embedding nhỏ hơn, giúp giảm chi phí tính toán và bộ nhớ mà không làm giảm nhiều hiệu suất.
DistilBert: Là một phiên bản giảm nhẹ của nó được huấn luyện để có kích thước nhỏ hơn nhưng vẫn duy trì hiệu suất tốt. Mô hình này giảm số lượng lớp và tham số, giúp tiết kiệm tài nguyên tính toán.
PhoBert: Là một phiên bản của nó được điều chỉnh và huấn luyện đặc biệt cho ngôn ngữ tiếng Việt. Mô hình này sử dụng tập dữ liệu tiếng Việt để cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ đặc thù của khu vực này.

Các biến thể của B E R T mang lại nhiều lợi ích khác nhau, tùy thuộc vào yêu cầu và tài nguyên tính toán.

Mỗi biến thể của Bert đều có những chức năng và ưu nhược điểm khác

Ứng dụng của Bert trong thực tế

B-E-R-T đã mang lại nhiều cải tiến đáng kể trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, với những ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.

Google Search

B-E-R-T đã cải thiện đáng kể chất lượng kết quả tìm kiếm trên Google. Trước khi Bert xuất hiện, công cụ tìm kiếm của Google chủ yếu dựa vào việc phân tích từ khóa và truy vấn người dùng để trả về kết quả. Tuy nhiên, B-E-R-T giúp công cụ tìm kiếm hiểu rõ hơn ngữ cảnh của câu hỏi và mối quan hệ giữa các từ trong truy vấn.

Ví dụ, nếu người dùng tìm kiếm “tôi có thể mua vé máy bay giá rẻ ở đâu”, Bert sẽ hiểu rằng người dùng đang hỏi về các địa điểm hoặc dịch vụ bán vé máy bay, thay vì chỉ trả về thông tin về “vé” hoặc “máy bay” riêng biệt.

Chatbot

B-E-R-T cũng được ứng dụng rộng rãi trong việc phát triển các chatbot và hệ thống hỗ trợ khách hàng. Nhờ khả năng hiểu ngữ nghĩa sâu sắc, Bert có thể cung cấp các câu trả lời chính xác hơn và tương tác tự nhiên hơn với người dùng.

Ngoài ra, B-E-R-T còn được sử dụng trong phân tích cảm xúc, giúp các hệ thống tự động nhận diện cảm xúc từ văn bản (ví dụ, xác định xem một đánh giá sản phẩm là tích cực hay tiêu cực).

Trích xuất thông tin

Một trong những ứng dụng nổi bật khác của B-E-R-T là trích xuất thông tin. Bert có thể giúp xác định các thực thể quan trọng trong văn bản, chẳng hạn như tên người, địa điểm, thời gian, từ đó hỗ trợ trong việc tìm kiếm và tổ chức dữ liệu.

Ứng dụng khác

B-E-R-T cũng đã được điều chỉnh và ứng dụng trong các lĩnh vực chuyên ngành như y tế, pháp lý và thương mại.

Trong y tế, nó có thể được dùng để phân tích các báo cáo y khoa, trích xuất thông tin từ hồ sơ bệnh nhân hoặc hỗ trợ trong việc nghiên cứu dược phẩm.

Trong pháp lý, nó giúp tự động hóa việc phân loại và phân tích các tài liệu pháp lý, hợp đồng, giúp tiết kiệm thời gian và giảm sai sót.

Lợi ích khi sử dụng Bert trong xử lý ngôn ngữ

B-E-R-T sử dụng mô hình bidirectional, cho phép hiểu ngữ cảnh không chỉ từ trái sang phải mà còn từ phải sang trái. Điều này giúp mô hình nắm bắt được mối quan hệ phức tạp giữa các từ trong câu và cải thiện khả năng phân tích ngữ nghĩa.
Nó có thể được fine-tune cho các tác vụ cụ thể sau khi được huấn luyện với một tập dữ liệu lớn. Khả năng transfer learning này cho phép nó dễ dàng áp dụng vào nhiều bài toán khác nhau mà không cần huấn luyện lại từ đầu, tiết kiệm thời gian và tài nguyên.

Mô hình học sâu này có chức năng xử lý ngôn ngữ một cách tự nhiên

Multilingual Bert có thể xử lý nhiều ngôn ngữ khác nhau, giúp nó trở thành công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng NLP đa ngôn ngữ. Điều này đặc biệt hữu ích trong các bài toán yêu cầu xử lý văn bản từ nhiều quốc gia khác nhau.
Song song, nó còn có khả năng phân tích dữ liệu văn bản với độ chính xác cao, giúp giải quyết các bài toán phức tạp như dịch ngữ, tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc và trả lời câu hỏi một cách hiệu quả.

Hạn chế và thách thức khi áp dụng Bert

Mặc dù B-E-R-T mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc áp dụng mô hình này vẫn gặp một số hạn chế và thách thức:

Yêu cầu phần cứng (GPU, TPU): Việc huấn luyện và triển khai B-E-R-T yêu cầu phần cứng mạnh mẽ như GPU hoặc TPU, đặc biệt khi làm việc với tập dữ liệu lớn. Điều này làm tăng chi phí và thời gian xử lý.
Khó khăn khi huấn luyện mô hình mới từ đầu: Khá tốn kém và yêu cầu dữ liệu lớn. Điều này đẩy chi phí và thời gian huấn luyện lên cao, khiến nó không phải là lựa chọn lý tưởng cho tất cả các ứng dụng.
Không tối ưu với văn bản dài: Nó có giới hạn về số lượng token (từ) mà nó có thể xử lý trong mỗi lần huấn luyện. Điều này gây khó khăn khi làm việc với các văn bản dài, vì nó không thể xử lý hết tất cả các từ trong một văn bản dài.
Rào cản ngôn ngữ: Mặc dù có các phiên bản như PhoBert cho tiếng Việt, nhưng tài nguyên và dữ liệu huấn luyện cho các mô hình ngôn ngữ tiếng Việt vẫn còn hạn chế.

Việc đầu tạo mô hình ngôn ngữ này khá mất thời gian và tiền của

Với sự phát triển của Bert và các biến thể của nó, tương lai của xử lý ngôn ngữ tự nhiên trở nên vô cùng tươi sáng. Nó không chỉ giúp cải thiện chất lượng tìm kiếm mà còn mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế, pháp lý và thương mại,….. Để cập nhật thêm về những xu hướng mới nhất trong công nghệ AI, đừng quên thường xuyên ghé thăm website của chúng mình nhé!