BERT Konusu ve Tanımlar

BERT Nasıl Çalışır?

BERT, metnin anlamını ve kontextini anlamak için kullanılan bir dil modelidir ve Transformer arkitektürünü kullanır. Transformer arkitektürü, metnin her bir kelimesi hakkında metnin önceki ve sonraki kelimelerin bilgisini de kullanarak bilgi çıkarır. BERT, metnin anlamını belirlemek için metnin önceki ve sonraki cümlelerine bakar. Bu, BERT’in daha doğru ve kapsamlı sonuçlar vermesine olanak tanır.

BERT modeli pre-trained olarak eğitilir. Bu, BERT’in çeşitli veri kümelerinde önceden eğitilmiş olarak gelen bilgileri kullanmasına olanak tanır. Bu sayede BERT, fine-tuning yöntemi ile çeşitli NLP tasarlarına uygulanabilir. Fine-tuning yöntemi, BERT’in pre-trained modelleri üzerine az miktarda veri ile eğitilmesini sağlar ve bu sayede BERT, özel bir uygulama için optimize edilir.

BERT, metnin anlamını belirlemek için metnin önceki ve sonraki cümlelerini dikkate alır, bu da BERT’in daha doğru ve kapsamlı sonuçlar vermesine olanak tanır. Örneğin, BERT bir cümlenin anlamını belirlerken cümlenin öncesinde ve sonrasında yer alan cümleleri de dikkate alır. Bu sayede, BERT, metnin kontextini daha iyi anlar ve daha doğru sonuçlar üretebilir.

Transformer Network Hakkında

Transformer network, metin işleme ve dil modellemede kullanılan bir arkitektür türüdür. Transformer, metin içerisindeki her bir kelime hakkında metin öncesindeki ve sonrasındaki kelimelerin bilgisini kullanarak bilgi çıkarır. Bu sayede Transformer, metnin anlamını ve kontextini daha doğru bir şekilde anlamaya çalışır.

Transformer, önceki sistemlerden farklı olarak, metin içerisindeki her bir kelime hakkında metin öncesindeki ve sonrasındaki kelimelerin bilgisini kullanarak bilgi çıkarır. Bu sayede Transformer, metnin anlamını ve kontextini daha doğru bir şekilde anlamaya çalışır.

Transformer arkitektürü, self-attention adı verilen bir mekanizma kullanır. Bu mekanizma, metin içerisindeki her bir kelime hakkında metin öncesindeki ve sonrasındaki kelimelerin bilgisini kullanarak bilgi çıkarır. Bu sayede Transformer, metnin anlamını ve kontextini daha doğru bir şekilde anlamaya çalışır.

Transformer, pre-training ve fine-tuning yöntemi ile eğitilir. Pre-training yöntemi, Transformer’ın önceden eğitilmiş bilgileri kullanmasına olanak tanır. Fine-tuning yöntemi ise, Transformer’ın pre-trained modelleri üzerine az miktarda veri ile eğitilmesini sağlar ve bu sayede Transformer, özel bir uygulama için optimize edilir.

Transformer Network’ün ilk olarak 2017 yılında Google tarafından yayınlanmış olan bir makalede tanıtıldı ve daha sonra çeşitli NLP uygulamalarında kullanılmaya başlandı. Özellikle BERT, GPT-2, T5 gibi popüler dil modellerinde Transformer arkitektürü kullanılmıştır.