Ei, tudo é todo! Como fornecedor de transformadores, muitas vezes me perguntam sobre o relacionamento entre o transformador e Bert. Pode parecer um pouco confuso no começo, especialmente porque ambos estão no espaço da tecnologia, mas operam em diferentes arenas. Vamos quebrá -lo e ver como esses dois estão conectados e onde eles se destacam.
O que é um transformador, afinal?
Primeiro, quando falo sobre transformadores, estou me referindo principalmente aos elétricos que fornecemos. São dispositivos que transferem energia elétrica entre dois ou mais circuitos através da indução eletromagnética. Eles vêm em todas as formas e tamanhos, e temos uma ótima gama em nosso site. Por exemplo, confira nossoTransformador inteligenteque é embalado com a tecnologia mais recente para tornar a distribuição de energia mais eficiente.
No mundo da tecnologia, porém, um transformador é um tipo de arquitetura de rede neural. Foi introduzido em um artigo chamado "Atenção é tudo o que você precisa" em 2017. Essa arquitetura de transformadores é super importante no processamento de linguagem natural (PNL) e em outros campos relacionados à IA. Utiliza mecanismos de atenção auto -atenção para processar dados seqüenciais como o texto, sem depender de redes neurais recorrentes ou convolucionais tradicionais.
Digite Bert
Bert, ou representações de codificadores bidirecionais da Transformers, é um modelo de idioma pré -treinado. Foi desenvolvido pelo Google em 2018. Bert é construído sobre a arquitetura do transformador. A chave aqui é a parte "bidirecional". Ao contrário de alguns modelos de idiomas anteriores que processaram o texto da esquerda - à direita ou à direita - à esquerda, Bert pode entender o contexto de uma palavra com base em todas as palavras ao seu redor em uma frase.
Bert pega o mecanismo de atenção auto -devisto do transformador e o usa para treinar em um grande corpus de texto. Possui duas tarefas principais de pré -treinamento: modelagem de idiomas mascarada (MLM) e a próxima previsão de frases (NSP). No MLM, algumas palavras no texto de entrada são mascaradas e Bert tenta prever essas palavras mascaradas. O NSP ajuda Bert a entender o relacionamento entre duas frases.
A conexão entre transformador e Bert
A relação entre o transformador e Bert é bem direta. Bert é uma aplicação da arquitetura do transformador. O Google pegou as idéias principais do transformador, como o mecanismo de atenção múltipla e principal, e as usou para criar um modelo de linguagem poderoso.
O transformador fornece a estrutura subjacente para Bert. A parte do codificador da arquitetura do transformador é a base para Bert. O codificador é responsável por tomar uma sequência de entrada e convertê -la em um conjunto de representações de recursos. Bert usa várias camadas desses codificadores empilhados um no outro.
Isso significa que todas as vantagens da arquitetura do transformador são transmitidas para Bert. Por exemplo, o mecanismo de atenção auto -Atenção permite que Bert capture dependências longas - alcance no texto com muita eficácia. Isso é crucial para tarefas como perguntas - resposta, classificação de texto e reconhecimento de entidade nomeado.
Como eles diferem
Embora Bert seja baseado no transformador, existem algumas diferenças. O transformador é uma arquitetura de propósito geral. Pode ser usado para várias tarefas, não apenas na PNL. Pode ser aplicado na tradução da máquina, reconhecimento de fala e mesmo na visão computacional em alguns casos.
Por outro lado, o BERT é projetado especificamente para tarefas de PNL. É pré -treinado em uma grande quantidade de dados de texto para aprender representações de idiomas. E embora o transformador possa ser usado em ambas as configurações do codificador - decodificador (para tarefas como tradução em que você tem uma entrada e uma sequência de saída), Bert usa principalmente a parte do codificador do transformador.
Real - Aplicações Mundiais
Vamos falar sobre como esses conceitos se desenrolam no mundo real. No lado elétrico, nossoTransformadores de distribuição do pedestalsão usados em sistemas de distribuição de energia. Eles descem a alta e tensão de eletricidade da rede elétrica para um nível que pode ser usado em residências e empresas.
No mundo da tecnologia, Bert revolucionou a PNL. Os mecanismos de pesquisa usam Bert para entender melhor o contexto das consultas de pesquisa. Os chatbots são mais inteligentes porque podem usar o BERT para entender a entrada do usuário com mais precisão. E no campo da análise de sentimentos, Bert pode analisar o sentimento de um texto com alta precisão.
A arquitetura do transformador, em uma escala mais ampla, permitiu o desenvolvimento de muitos outros modelos de idiomas avançados, como GPT (Transformer pré -terenciado generativo). Esses modelos são usados em geração de conteúdo, assistentes virtuais e muito mais.
Por que isso importa
Compreender a relação entre o transformador e Bert é importante para entusiastas da tecnologia e empresas. Para os técnicos, ajuda a entender a evolução da PNL e como diferentes modelos são construídos. Para as empresas, pode significar decisões melhores - informadas quando se trata de adotar soluções baseadas em IA.
No nosso caso, como fornecedor de transformadores, sabemos a importância da inovação e como as novas tecnologias podem melhorar nossos produtos. Assim como a arquitetura do transformador avançou o campo da PNL, estamos constantemente procurando maneiras de tornar nossos transformadores elétricos mais eficientes, confiáveis e inteligentes. É por isso que oferecemos produtos como oTransformador de distribuição de aço de silício, que usa materiais de alta qualidade para reduzir as perdas de energia.
Conclusão e chamado à ação
Então, aí está! O transformador e o BERT estão intimamente relacionados, com Bert sendo uma aplicação importante da arquitetura do transformador. Seja você mais o mais recente da IA ou precisa de transformadores elétricos confiáveis, há muito o que aprender e se beneficiar.
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Referências
- Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, An, ... & Polosukhin, I. (2017). Atenção é tudo o que você precisa. Avanços nos sistemas de processamento de informações neurais.
- Devlin, J., Chang, MW, Lee, K., & Toutanova, K. (2018). Bert: pré -treinamento de transformadores bidirecionais profundos para a compreensão da linguagem. ARXIV ARXIV ARXIV: 1810.04805.
