Doğal Dil İşleme (NLP) ve BERT Modeli

• NLP, yani Doğal Dil İşleme, bilgisayarların insan dilini anlayabilme, yorumlayabilme ve üretme kabiliyetlerini geliştiren bir yapay zeka alt alanıdır. Bu disiplin, dilin matematiksel bir modelini oluşturarak, kelimeler arasındaki ilişkileri ve dilin yapısını anlamak üzerine çalışır. NLP uygulamaları, dil çevirisi, metin analizi, konuşma tanıma ve hatta duygusal analiz gibi çeşitli alanları içermekte, gündelik yaşamda ve endüstri alanında önemli bir rol oynamaktadır.
• BERT, GPT ve XLNet gibi modeller, NLP görevlerinin performansını önemli ölçüde artıran, geliştirilmiş ve önceden eğitilmiş dil modellerine örnek teşkil eder. Bu modeller, dilin karmaşık yapısını ve insanlar arasındaki iletişimi daha iyi anlamak için üzerine yoğunlaştıkları belirli görevler bulunur. Her biri, metinlerin analiz edilmesi, duygu durumlarının belirlenmesi, bilgi çıkarımı ve daha pek çok alanda kullanılabilir.
• Bu modeller, bir kelimenin veya kelime grubunun bağlam içindeki önemini değerlendirerek, girdi dizisinin farklı bölümlerinin önemini tartmak için self-attention (öz-dikkat) mekanizmalarına dayanan Transformer mimarisini kullanır. Öz-dikkat mekanizması, modelin tüm girdi kelimeleri arasındaki ilişkileri anlamasını sağlar, böylece metin içindeki kelimelerin etkileşimleri ve bağımlılıkları daha iyi bir şekilde modellenir.
• Bu durum, söz konusu modellerin metin verilerindeki karmaşık ilişkileri ve bağımlılıkları yakalamasına olanak tanır. Dolayısıyla, NLP teknolojileri, insan benzeri anlayış ve üretim yetenekleri sağlamakta, bu alandaki uygulamalar hızla geliştirilmektedir.

BERT

• BERT, Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri anlamına gelir ve Google tarafından geliştirilmiştir. 2018 yılında tanıtılarak, doğal dil işleme alanında devrim niteliğinde bir model haline gelmiştir. Bu modelin temelinde, dilin sol ve sağ bağlamını bir arada değerlendirerek anlamaya yönelik bir yaklaşım yatmaktadır.
• BERT, tüm katmanlarda sol ve sağ bağlamda ortak koşullandırma yoluyla etiketlenmemiş metinden derin çift yönlü temsiller önceden eğitmek için tasarlanmıştır. Bu tasarım, önceki modellerin yalnızca metni soldan sağa (veya sağdan sola) okuma yönteminden daha gelişmiş bir yöntem sunmaktadır, çünkü BERT her iki yönü de değerlendirme yeteneğine sahiptir.
• BERT, iki eğitim hedefi kullanır: Maskelenmiş Dil Modellemesi (MLM) ve Sonraki Cümle Tahmini (NSP). Maskelenmiş Dil Modellemesi, girdi tokenlerinden bir kısmını rastgele maskeleyerek, modelin bağlama göre orijinal tokenleri tahmin etmesini içermektedir. Bu yöntem, modelin kelimelerin ilişkilerini ve bağlam içindeki rolünü daha iyi anlamasına olanak sağlar.
• Sonraki Cümle Tahmini ise, modelin eğitimi sürecinde iki belirli cümlenin orijinal metinde ardışık olup olmadığını tahmin etmeyi amaçlar. Bu, BERT'in metinlerin tutarlılığını ve anlamını anlamasına yardımcı olmakta, daha karmaşık anlama becerileri kazandırmaktadır.
• BERT'in, iki ana model boyutu vardır: BERT-Base, 12 katmandan, 768 gizli birimden ve 12 dikkat başlığından oluşurken; BERT-Large ise 24 katmandan, 1024 gizli birimden ve 16 dikkat başlığından oluşur. Bu iki boyut arasındaki seçim, kullanıcıların uygulamalarına ve ihtiyaçlarına göre değişiklik göstermekte, daha büyük model boyutları genelde daha iyi performans sunmaktadır.
• BERT, özellikle soru cevaplama, duygu analizi ve metin sınıflandırması gibi çeşitli görevlerde mükemmeldir. Bu görevlerde sağladığı yüksek başarı, BERT’i geniş yelpazede uygulamaların vazgeçilmez bir bileşeni haline getirmiştir, ve doğal dil işleme araştırmalarında da önemli bir noktadır.

GPT

• GPT, Üretken Önceden Eğitilmiş Transformer anlamına gelir. İlk sürümü OpenAI tarafından 2018 yılında tanıtılarak, kullanıcıların metin oluşturmada, cümle kurmada ve yaratıcı yazımda insan benzeri sonuçlar üretmelerine olanak sağlamıştır.
• GPT, insan benzeri metin oluşturmak için bir Transformer mimarisi kullanan bir dil modelidir. Kullanıcılardan gelen girdilere yanıt verirken, modelin oluşturduğu kelimeler ve cümleler insanların yazım stillerine ve dil yapısına oldukça benzemektedir.
• BERT'in aksine, GPT tek yönlü bir modeldir. Bu, modelin, bir sonraki tokeni tahmin ederken yalnızca önceki tokenleri dikkate alması anlamına gelir. Bu durum, metin oluşturma süreçlerinde akıcılığı artırarak, doğrudan bir yanıt oluşturulmasına olanak tanır, böylece yazılı iletişimde insan benzeri bir dil kullanımını sağlar.
• GPT, büyük bir metin verisi külliyatı üzerinde önceden eğitilir. Bu geniş veri seti, modelin dilsel kuralları öğrenmesini ve meta veriler arasındaki bağlantıları kavramasını sağlamakta, ardından farklı alt görevler için ince ayar yapılmaktadır. İlgili görevlerde daha iyi performans gösteren sonuçlara ulaşılması hedeflenmektedir.
• GPT, makale yazma, diyalog oluşturma ve metin özetleme gibi metin oluşturma görevlerinde oldukça iyi sonuçlar göstermektedir. Bu model, özellikle kullanıcı etkileşiminin gereksinimlerine uygun içerikler oluşturarak, geniş bir uygulama alanına hitap etmektedir.

XLNet

• XLNet, BERT'e göre bir iyileştirme olarak tanıtılan genelleştirilmiş bir otoregresif ön eğitim yöntemidir. Bu model, dil modellemesi ve oto kodlama gibi çeşitli yaklaşım ve tekniklerin birleşimini barındırmaktadır. Bu yapı, transformer mimarisinin esnekliğini ve verimliliğini artırmaktadır.
• XLNet, hem otoregresif dil modellemesinin (GPT gibi) hem de oto kodlamanın (BERT gibi) en iyi yönlerini kullanmaktadır. Bu sayede, modelin bağlamsal anlamı yakalaması ve kelimeler arasındaki ilişkileri daha etkin bir şekilde öğrenmesi sağlanmaktadır.
• XLNet, çift yönlü bağlamları öğrenmeyi etkinleştirmek için permütasyon dil modellemesi kullanır. Bu mekanizma, girdi tokenlerinin sırasını rastgele karıştırarak, ardından kalan tokenlere göre her bir tokeni tahmin etmeyi içerir. Bu sayede model, kelimelerin herhangi bir sırasıyla bağımlılıklarını öğrenme yeteneğine sahip olmaktadır.
• Tokenleri permüte ederek, XLNet, olası tüm yönlerden bağımlılıkları yakalayabilir. Böylelikle model, daha kapsamlı ve derinlemesine bir anlayış geliştirebilir, bu da doğal dil işleme dünyasında bir avantaj niteliğindedir.
• XLNet, genellikle çeşitli NLP görevlerinde, özellikle uzun dizileri içerenlerde, BERT'den daha iyi performans gösterir. Modellemenin bu gelişmiş yönü, özellikle karmaşık metinlerdeki bağımlılıkların ve kuralların belirlenmesini kolaylaştırmaktadır.
• XLNet, daha uzun bağlamı ve bağımlılıkları ele almak için geliştirilmiş bir teknik olan Transformer-XL'i de içermektedir. Bu özel yapı, daha uzun menzilli bağımlılıkların yakalanmasına olanak tanır; bu da metinlerde uzak kelimeler arasında dahi anlam ilişkilerinin keşfedilmesini kapsamaktadır.
• Transformer-XL, yineleme ve göreli konum kodlamaları sunarak, XLNet'in orijinal Transformer mimarisine kıyasla daha uzun menzilli bağımlılıkları yakalamasına olanak tanır. Model, daha karmaşık ve çeşitlilik gösteren dil yapılarını anlayarak kolayca uygulamaya dökebilmektedir.

Karşılaştırma

• BERT, maskelenmiş dil modellemesi ve sonraki cümle tahminini kullanarak çift yönlüdür. Bu nedenle, özellikle soru cevaplama gibi görevlerde bağlamı anlamada mükemmeldir, zira hem önceki hem de sonraki bağlamı değerlendirir.
• Öte yandan, GPT, otoregresif yaklaşımı sayesinde metin oluşturmaya odaklanarak tek yönlü bir modeldir. Bu durum, hızlı ve akıcı içerikler sağlamasına yardımcı olurken, bağlamdaki önceki verilere odaklanmasına olanak tanır.
• XLNet, permütasyon dil modellemesi kullanarak, maskeleme olmadan çift yönlü bağlamlardan yararlanarak hem BERT'in hem de GPT'nin avantajlarını birleştirir. Özellikle uzun dizilerde genellikle BERT'den daha iyi performans gösterir, çünkü daha karmaşık ilişkileri yakalama yeteneği vardır.
• Her üç model de Transformer mimarisinin self-attention mekanizmasını kullanır. Ancak bu modeller, ön eğitim amaçları ve yönlülük açısından farklılık göstermektedir; bu durum, her birinin NLP uygulamaları arasındaki farklılıkları belirlemektedir.
• BERT, anlama ve metin sınıflandırma üzerine yoğunlaşırken, GPT metin oluşturmaya odaklanmakta ve XLNet, geliştirilmiş bir performansla kapsamlı bağlam yakalamayı hedeflemektedir. Yani, her model, belirli görevlerde farklı güçlü yönlere sahiptir.
• Bu nedenle, her modelin güçlü yönleri, belirli bir NLP görevine bağlı olarak oldukça uygundur. Uygulamanın gerektirdiği özelliklere ve hedeflere göre en uygun model seçimi, doğal dil işleme araştırmalarında ve uygulamalarında kritik bir öneme sahiptir.