L’ultima frontiera: costruire e addestrare il tuo modello BERT
Questo post del blog conclude la nostra serie sulla formazione di BERT da zero. Per il contesto e una comprensione completa, fare riferimento a Parte I, Seconda parteE Parte III della serie.
Quando BERT è entrato in scena nel 2018, ha innescato uno tsunami nel mondo dell’elaborazione del linguaggio naturale (PNL). Molti lo considerano il momento ImageNet della PNL, tracciando paralleli con il cambiamento che le reti neurali profonde hanno portato alla visione artificiale e al campo più ampio dell’apprendimento automatico nel 2012.
Cinque anni dopo, la profezia si avvera. I Large Language Models (LLM) basati su Transformer non sono solo il nuovo giocattolo luccicante; stanno rimodellando il paesaggio. Dalla trasformazione del modo in cui lavoriamo alla rivoluzione del modo in cui accediamo alle informazioni, questi modelli sono la tecnologia fondamentale dietro innumerevoli startup emergenti che mirano a sfruttare il loro potenziale non sfruttato.
Questo è il motivo per cui ho deciso di scrivere questa serie di post sul blog, immergendomi nel mondo di BERT e spiegando come puoi addestrare il tuo modello da zero. Il punto non è solo portare a termine il lavoro: dopo tutto, puoi facilmente trovare modelli BERT pre-addestrati su Hugging Face Hub. La vera magia sta nel comprendere il funzionamento interno di questo modello rivoluzionario e nell’applicare tale conoscenza all’ambiente attuale.
Il primo post è servito come biglietto d’ingresso, introducendo i concetti fondamentali, gli obiettivi e le potenziali applicazioni di BERT. Abbiamo anche seguito insieme il processo di messa a punto, creando un sistema di risposta alle domande:
La seconda puntata ha funzionato come guida interna al regno spesso trascurato dei tokenizzatori: spiegando il loro ruolo, mostrando come convertono le parole in valori numerici e guidandoti attraverso il processo di addestramento del tuo:
Fonte: towardsdatascience.com
