Oh, chuẩn bị lên hành trình qua rừng rậm của BERT, đồng thời khám phá bí mật về cách nó được huấn luyện mà không cần luật lệ giám sát! Thắt dây an toàn và bắt đầu nhé.
-
Khởi Đầu - Tokenization:
- Dữ liệu văn bản đầu vào được chia thành các token. Mỗi token này có thể là một từ hoặc một phần của từ.
- BERT áp dụng WordPiece tokenization, nơi 'emoticons' có thể thành 'emo', '+', 'ticons'.
- Mỗi token được ánh xạ với một ID duy nhất từ BERT's vocabulary.
-
Thêm Gia Vị - Special Tokens:
- Thêm '[CLS]' vào đầu mảng token để đại diện cho việc phân loại.
- Thêm '[SEP]' vào cuối mỗi câu để phân biệt với câu tiếp theo.
-
Tạo Môi Trường - Segment Embeddings:
- Để BERT có thể phân biệt giữa các câu (trong mô hình hai câu), nó thêm segment embeddings. Đây là nhãn phân biệt câu A và câu B.
-
Định vị - Position Embeddings:
- BERT cần biết vị trí của mỗi token trong câu, nên mỗi token cũng nhận được một position embedding.
-
Lớp Phủ Embeddings:
- Các token, segment, và position embeddings được tổ hợp lại để tạo nên input embeddings.
-
Học Mà Chơi - Pre-training:
- Masked Language Model (MLM): Một phần các token được 'che giấu' (mask). Mục tiêu là dự đoán những token này chỉ dựa vào ngữ cảnh.
- Next Sentence Prediction (NSP): Máy tính đoán xem câu B có thực sự là câu tiếp theo của câu A không.
Các lớp Transformer trong BERT học cách trích xuất đặc trưng từ dữ liệu đầu vào này qua hàng triệu ví dụ.
-
Huấn Luyện Không Giám Sát:
- 'Không giám sát' có nghĩa là không cần nhãn dữ liệu.
- BERT được 'nuôi dạy' trên một bộ dữ liệu lớn (ví dụ như Wikipedia) để tự học cách xử lý ngôn ngữ.
-
Fine-tuning:
- Cuối cùng, để điều chỉnh cho một nhiệm vụ cụ thể, BERT được "fine-tune" với tập dữ liệu nhỏ hơn có nhãn đầu vào.
Như thần chú đã tạo nên Potter từ Harry, quá trình "pre-train" không giám sát giúp BERT học hỏi các kỹ năng thần kỳ từ văn bản thuần.
Muốn hiểu sâu hơn về phép thuật này? Đừng ngần ngại ghé 'trituenhantao.io' để cùng khám phá các mảnh ghép còn thiếu. Trang web này như một cuốn bản đồ dẫn lối bạn tới kho báu trí tuệ nhân tạo, bạn sẽ không muốn bỏ qua!