BERT
Was ist BERT?
BERT ist ein Open-Source-Modell für maschinelles Lernen, das speziell für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) entwickelt wurde.
Die Abkürzung steht für „Bidirectional Encoder Representations from Transformers“. BERT analysiert Texte in beide Richtungen – also von links nach rechts und von rechts nach links – und versteht so den Kontext von Wörtern besonders gut.
Das Modell basiert auf der sogenannten Transformer-Architektur, die auf dem Prinzip der Selbstaufmerksamkeit beruht und 2018 von Google veröffentlicht wurde.
Wofür wird BERT verwendet?
BERT kommt überall dort zum Einsatz, wo Computer Sprache verstehen oder verarbeiten sollen. Typische Anwendungsgebiete sind:
- Automatische Textklassifikation, zum Beispiel zur Spam-Erkennung in E-Mails.
- Beantwortung von Fragen (Question Answering).
- Stimmungsanalyse, etwa bei Produktbewertungen.
- Erkennung von benannten Entitäten, zum Beispiel Namen oder Orten in Texten.
- Textzusammenfassung und automatische Vervollständigung.
- Übersetzung von Texten in andere Sprachen.
BERT ist auch die Grundlage für viele moderne Chatbots und wird von Suchmaschinen wie Google genutzt, um Suchanfragen besser zu verstehen.
Warum ist BERT wichtig?
BERT hat das Feld der Sprachverarbeitung revolutioniert. Durch die bidirektionale Analyse kann das Modell den Kontext von Wörtern und Sätzen viel genauer erfassen als frühere Ansätze.
Dadurch werden Suchergebnisse präziser, Chatbots verständlicher und viele andere Anwendungen im Bereich KI und NLP leistungsfähiger.
BERT ist außerdem als Open Source verfügbar, sodass viele Unternehmen und Entwickler darauf aufbauen können.
Wie wird BERT umgesetzt oder optimiert?
Um BERT einzusetzen, wird das vortrainierte Modell auf eine spezifische Aufgabe angepasst („Fine-Tuning“). Das geht meist in wenigen Schritten:
- Auswahl eines passenden, vortrainierten BERT-Modells.
- Vorbereitung eines eigenen Datensatzes für die gewünschte Aufgabe.
- Feinabstimmung (Fine-Tuning) des Modells auf diesen Datensatz.
- Integration des optimierten Modells in die eigene Anwendung, zum Beispiel für Chatbots oder Textanalyse.
Für viele Standardaufgaben gibt es bereits spezialisierte BERT-Modelle, die direkt genutzt werden können.
Was sind typische Fehler oder Herausforderungen bei BERT?
Häufige Probleme bei der Arbeit mit BERT sind:
- Hoher Rechenaufwand: Das Training und die Anwendung großer BERT-Modelle benötigen viel Speicher und Rechenleistung.
- Überanpassung beim Fine-Tuning: Zu langes Training auf kleinen Datensätzen kann die Leistung verschlechtern.
- Falsche Tokenisierung: Fehler bei der Aufteilung von Text in Einheiten („Tokens“) führen zu schlechteren Ergebnissen.
- Fehlende Kontextdaten: BERT braucht ausreichend Kontext, um Wörter korrekt zu interpretieren.
Tipp: Für viele Aufgaben reichen kleinere BERT-Varianten (wie „BERT Tiny“ oder „DistilBERT“) aus und sparen Ressourcen.
Welche Tools unterstützen bei BERT?
Hilfreiche Tools und Plattformen sind:
- Hugging Face Transformers (Bibliothek für BERT und andere Modelle)
- TensorFlow und PyTorch (Frameworks für Deep Learning)
- Google Colab (Cloud-Plattform für das Training und Testen)
- spaCy (NLP-Bibliothek mit BERT-Integration)
Welche Begriffe sind eng mit BERT verknüpft?
- Natural Language Processing (NLP)
- Transformer-Architektur
- Masked Language Modeling (MLM)
- Fine-Tuning
- Machine Learning
- Künstliche Intelligenz (KI)
- Chatbot
- Google Suche
- Stimmungsanalyse
- Named Entity Recognition (NER)
Bidirectional encoder representations from transformers (BERT) is a language model introduced in October 2018 by researchers at Google. It learns to represent text as a sequence of vectors using self-supervised learning. It uses the encoder-only transformer architecture. BERT dramatically improved the state-of-the-art for large language models. As of 2020[update], BERT is a ubiquitous baseline in natural language processing (NLP) experiments.
| Original author(s) | Google AI |
|---|---|
| Initial release | October 31, 2018 |
| Repository | github |
| Type | |
| License | Apache 2.0 |
| Website | arxiv |
BERT is trained by masked token prediction and next sentence prediction. As a result of this training process, BERT learns contextual, latent representations of tokens in their context, similar to ELMo and GPT-2. It found applications for many natural language processing tasks, such as coreference resolution and polysemy resolution. It is an evolutionary step over ELMo, and spawned the study of "BERTology", which attempts to interpret what is learned by BERT.
BERT was originally implemented in the English language at two model sizes, BERTBASE (110 million parameters) and BERTLARGE (340 million parameters). Both were trained on the Toronto BookCorpus (800M words) and English Wikipedia (2,500M words).[citation needed] The weights were released on GitHub. On March 11, 2020, 24 smaller models were released, the smallest being BERTTINY with just 4 million parameters.
