Mô hình BERT là gì? Ứng dụng, vai trò của BERT trong NLP

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở tiên tiến được phát triển bởi Google cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Điểm đột phá của BERT nằm ở khả năng hiểu ý nghĩa mơ hồ trong văn bản bằng cách phân tích ngữ cảnh xung quanh theo cả hai chiều cùng lúc.

Trong bài viết này, FPT.AI sẽ đi sâu vào tìm hiểu về kiến trúc, lịch sử phát triển, cách thức hoạt động, những ứng dụng quan trọng của mô hình BERT trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các vấn đề khác như sự khác biệt giữa BERT vs GPT, các phiên bản nâng cấp đáng chú ý, cũng như phân tích những hạn chế hiện tại của mô hình này cũng sẽ được thảo luận chi tiết.

BERT là gì?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một mô hình ngôn ngữ tiên tiến và là framework học máy mã nguồn mở được phát triển bởi Google cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). BERT có hai phiên bản chính

• BERTBASE: Gồm 12 lớp encoder, mỗi lớp được trang bị 12 đầu attention và 768 đơn vị ẩn trong mạng feedforward, được đào tạo trên khoảng 110 triệu tham số.
• BERTLARGE: Mạnh mẽ hơn với 24 lớp encoder, 16 đầu attention mỗi lớp và 1024 đơn vị ẩn, với lượng tham số huấn luyện lên đến 340 triệu.

So với mô hình Transformer nguyên bản chỉ có 6 lớp encoder, 8 đầu attention và 512 đơn vị ẩn, cả BERTBASE và BERTLARGE đều có kiến trúc phức tạp hơn. Số lượng lớp và số lượng đầu attention lớn hơn giúp BERT nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa phức tạp và hiểu ý nghĩa mơ hồ trong văn bản bằng cách phân tích cùng lúc ngữ cảnh xung quanh theo cả hai chiều.

Sau khi được đào tạo trước với lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, BERT có thể được điều chỉnh với các bộ dữ liệu chuyên biệt như hỏi đáp, phân loại văn bản hay nhận dạng thực thể có tên. Sự ra đời của BERT đã nâng cao đáng kể chất lượng của nhiều tác vụ NLP, từ máy dịch, hệ thống hỏi đáp đến phân tích cảm xúc và tóm tắt văn bản.

>>> XEM THÊM: Sentiment Analysis là gì? Cơ chế hoạt động & 10 lợi ích nổi bật của phân tích cảm xúc trong NLP

Mô hình BERT mang đến đột phá gì cho lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên?

BERT đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.Trước khi có BERT, các Language Model truyền thống chủ yếu dựa vào mạng thần kinh hồi quy (RNN) và mạng thần kinh tích chập (CNN) vốn đòi hỏi các chuỗi dữ liệu phải được xử lý theo một thứ tự cố định. Các mô hình này chỉ có thể đọc văn bản theo một chiều – hoặc từ trái sang phải hoặc từ phải sang trái, do đó, không thể hiểu ngữ cảnh toàn diện.

Sau khi Google giới thiệu BERT vào năm 2017 và chính thức mở mã nguồn cho mô hình này vào năm 2018, hạn chế này đã được khắc phục. BERT được xây dựng theo kiến trúc Transformer, có thể xử lý toàn bộ chuỗi từ cùng một lúc, xác định mối quan hệ giữa các từ bất kể khoảng cách giữa chúng trong văn bản. Đặc biệt, thông qua cơ chế self – attention (tự chú ý), BERT có thể “tập trung” vào những từ quan trọng nhất khi xử lý ngôn ngữ.

Bằng cách kết nối mỗi phần tử đầu ra với tất cả phần tử đầu vào sao cho trọng số giữa chúng được tính toán động dựa trên mối liên hệ thực tế, BERT nắm bắt ngữ cảnh phong phú và hiểu sâu hơn về ý nghĩa của văn bản.

Ví dụ, khi xử lý câu “The animal ran across the street because it was afraid”, BERT phân tích mối quan hệ giữa “it” với tất cả các từ khác trong câu để xác định “it” đang đề cập đến đến “animal” chứ không phải “street”.

Theo các nhà nghiên cứu của Google AI Language, so với các mô hình từ vector trước đó như word2vec và GloVe, BERT đã đạt được kết quả đột phá trong 11 nhiệm vụ hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding – NLU), bao gồm phân tích tình cảm, gắn nhãn vai trò ngữ nghĩa, phân loại văn bản và xử lý từ đa nghĩa.

Tháng 10/2019, Google thông báo rằng họ sẽ bắt đầu tích hợp BERT vào thuật toán tìm kiếm tại Hoa Kỳ. Ước tính BERT đã giúp Google tăng khả năng hiểu truy vấn tìm kiếm bằng tiếng Anh lên khoảng 10%. Google khuyến nghị các tổ chức không nên cố gắng tối ưu hóa nội dung cho BERT, vì mô hình này được thiết kế để mang lại trải nghiệm tìm kiếm tự nhiên.

Đến tháng 12/2019, BERT đã được áp dụng cho hơn 70 ngôn ngữ khác nhau. Mô hình này không chỉ cải thiện tìm kiếm văn bản mà còn nâng cao hiệu quả tìm kiếm bằng giọng nói – lĩnh vực từng gặp nhiều lỗi với các kỹ thuật NLP trước năm 2018. Tầm ảnh hưởng của BERT vẫn tiếp tục lan rộng trong nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo. Nhiều phiên bản nhẹ hơn của BERT và các phương pháp huấn luyện tương tự đã được áp dụng cho các mô hình tiên tiến từ GPT-2 đến ChatGPT, góp phần đưa công nghệ AI tiến gần hơn đến việc hiểu thực sự ngôn ngữ con người.

>>> XEM THÊM: Giải mã sức mạnh của Mô hình ngôn ngữ lớn

Cách hoạt động của mô hình BERT là gì?

Quá trình huấn luyện BERT được chia thành hai giai đoạn chính:

Tiền huấn luyện (Pre-training)

Mục tiêu của bất kỳ kỹ thuật NLP nào là hiểu ngôn ngữ tự nhiên con người. Trong trường hợp của BERT, điều này có nghĩa là dự đoán một từ trong chỗ trống. Để làm được điều này, BERT được tiền huấn luyện trên tập dữ liệu văn bản thuần túy, không gắn nhãn, bao gồm:

• Toàn bộ Wikipedia tiếng Anh (~2,5 tỷ từ)
• BooksCorpus của Google (~800 triệu từ)

Sau đó, BERT model tiếp tục học hỏi và cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ thông qua hai kỹ thuật chính:

• Masked Language Modeling (MLM): BERT được huấn luyện để dự đoán các từ bị che đi trong câu. Mô hình sẽ ngẫu nhiên che đi một số từ trong văn bản và cố gắng dự đoán những từ này dựa vào ngữ cảnh xung quanh. Điều này buộc BERT phải hiểu từng từ trong ngữ cảnh thay vì gán cho từ một nghĩa hoặc vector cố định như các mô hình nhúng truyền thống.
• Next Sentence Prediction (NSP): BERT được cung cấp cả các cặp câu được ghép đúng và các cặp được ghép sai để hiểu sự khác biệt và mối quan hệ giữa các câu (logic, tuần tự hay chỉ đơn thuần là ngẫu nhiên). Điều này giúp mô hình hiểu rõ bối cảnh rộng hơn của văn bản để dự đoán liệu một câu có phải là câu tiếp theo hợp lý của câu trước đó hay không một cách chính xác.

>>> XEM THÊM: Dialog Management và vai trò trong việc phát triển chatbot

Tinh chỉnh (Fine-tuning)

Sau khi hoàn thành giai đoạn tiền huấn luyện, BERT đã có lớp kiến thức nền tảng và có thể được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể như:

• Phân loại văn bản
• Trả lời câu hỏi
• Nhận diện thực thể
• Phân tích cảm xúc

Quá trình tinh chỉnh này yêu cầu ít dữ liệu hơn và có thể được thực hiện nhanh chóng hơn so với việc huấn luyện từ đầu. Google đã áp dụng kỹ thuật học chuyển giao (transfer learning) để tận dụng kiến thức đã học từ giai đoạn tiền huấn luyện, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán.

>>>> XEM THÊM: Text Preprocessing – Kỹ thuật tiền xử lý văn bản trong NLP (Natural Language Processing)

Sự khác biệt giữa mô hình BERT vs GPT (Generative Pre-Training)

BERT và GPT là những mô hình ngôn ngữ tiên tiến dựa trên kiến trúc Transformer nhưng được thiết kế với những mục đích và cách thức hoạt động khác nhau. Xem bảng sau để hiểu rõ hơn sự khác biệt giữa BERT và GPT:

Tóm lại, sự khác biệt cơ bản giữa BERT và GPT nằm ở cách tiếp cận: BERT là mô hình hai chiều tập trung vào việc hiểu ngôn ngữ, trong khi GPT là mô hình một chiều chuyên về sinh ngôn ngữ. Việc lựa chọn giữa hai mô hình này phụ thuộc vào loại ứng dụng cụ thể mà chúng ta muốn phát triển.

>>> XEM THÊM: Hiểu về “cơn sốt” DeepSeek – Cơ hội tiếp cận sức mạnh AI trên toàn cầu

Ứng dụng của mô hình BERT trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) đã tạo ra cuộc cách mạng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên với nhiều ứng dụng đa dạng và tiện ích. Dưới đây là các ứng dụng chính của BERT:

• Tìm kiếm và trả lời câu hỏi: Google sử dụng BERT để tối ưu hóa việc hiểu truy vấn tìm kiếm. Mô hình này có khả năng phân tích ngữ cảnh của câu hỏi, định vị thông tin liên quan trong văn bản và trích xuất câu trả lời chính xác. Hệ thống trả lời câu hỏi dựa trên BERT có thể đánh dấu chính xác vị trí đầu và cuối của câu trả lời trong văn bản, cung cấp các câu trả lời thông minh hơn.
  Phân tích cảm xúc và phân loại văn bản: BERT xuất sắc trong việc phân loại văn bản theo chủ đề, tình cảm hoặc mục đích. Từ lọc thư rác, phân loại tin tức đến phân tích đánh giá sản phẩm, mô hình này có thể xác định chính xác thái độ và cảm xúc của người viết, giúp doanh nghiệp hiểu rõ phản hồi của khách hàng và cải thiện sản phẩm, dịch vụ.
• Tóm tắt và tạo văn bản: BERT có khả năng đọc hiểu và tóm tắt các văn bản phức tạp, kể cả trong các lĩnh vực chuyên ngành như pháp lý và y tế. Mô hình này cũng có thể tạo ra các phản hồi trò chuyện và sinh văn bản mạch lạc, liên kết chặt chẽ dựa trên gợi ý đầu vào, nhờ vào hiểu biết ngữ nghĩa tiên tiến.
• Suy luận ngôn ngữ tự nhiên: BERT có thể đánh giá mối quan hệ logic giữa các câu, xác định liệu một tuyên bố là đúng, sai hay không xác định dựa trên thông tin đã cho. Ví dụ, từ tiền đề “cà chua ngọt”, BERT có thể xác định rằng tuyên bố “cà chua là trái cây” là không xác định.

• Giải quyết đa nghĩa và đồng tham chiếu: BERT hiểu chính xác ý nghĩa của từ trong câu, giải quyết hiệu quả các vấn đề về từ đồng âm khác nghĩa và từ có nhiều nghĩa khác nhau tùy theo ngữ cảnh.
• Nhận diện thực thể: BERT có thể xác định và phân loại các thực thể như tên người, tổ chức, địa điểm, ngày tháng trong văn bản, làm cho việc quản lý thông tin và phân tích văn bản trở nên hiệu quả hơn.
• Xếp hạng và khuyến nghị: Trong lĩnh vực thương mại điện tử, BERT cải thiện đáng kể hệ thống gợi ý sản phẩm bằng cách hiểu sâu hơn về ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ. Các công ty như Amazon sử dụng BERT để hiển thị những sản phẩm phù hợp nhất với truy vấn của người dùng, nâng cao trải nghiệm mua sắm.
• Dịch ngôn ngữ và hỗ trợ đa ngôn ngữ: Được huấn luyện với dữ liệu từ nhiều ngôn ngữ, BERT có thể hỗ trợ dịch thuật và xử lý thông tin cho người dùng toàn cầu, phá vỡ rào cản ngôn ngữ trong giao tiếp và tiếp cận thông tin.
• Tự động hóa tác vụ văn phòng: BERT giúp doanh nghiệp tự động hóa các công việc thường ngày như soạn thảo email, tin nhắn và các dịch vụ giao tiếp khác, tiết kiệm thời gian và tăng năng suất.
• Gán nhãn dữ liệu thông minh: Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng BERT để dự đoán nhãn cho dữ liệu chưa được phân loại. Một mô hình BERT đã được huấn luyện trước có thể kết hợp với lớp phân loại để thực hiện các nhiệm vụ như phân tích cảm xúc, từ đó tạo ra các nhãn chất lượng cao cho việc huấn luyện các mô hình nhỏ hơn.

So với các mô hình NLP lớn như GPT-4 hay Palm 2, BERT yêu cầu ít tài nguyên hơn đáng kể, có thể huấn luyện trên một GPU duy nhất. Các phiên bản nhỏ gọn như DistilBERT thậm chí có thể chạy trên thiết bị di động. BERT cũng đẩy nhanh thời gian triển khai vì đã được huấn luyện trước, chỉ cần tinh chỉnh cho các ứng dụng cụ thể và yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện, giúp các tổ chức nhanh chóng áp dụng công nghệ này vào thực tế.

>>> XEM THÊM: Retrieval-Augmented Generation nâng cao chất lượng phản hồi cho LLMs như thế nào?

Các phiên bản nâng cấp của Google BERT

BERT là một mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở tiên tiến, cho phép bất kỳ ai cũng có thể huấn luyện một hệ thống hỏi đáp tiên tiến trong khoảng 30 phút trên TPU của Google Cloud hoặc vài giờ sử dụng GPU. Do tính linh hoạt và hiệu quả này, nhiều tổ chức, nhóm nghiên cứu và các bộ phận của Google đã phát triển nhiều phiên bản mở rộng khác nhau của BERT. Mỗi phiên bản được tối ưu hóa cho các mục đích cụ thể:

• BioBERT là mô hình biểu diễn ngôn ngữ sinh học chuyên dụng được thiết kế để khai thác và phân tích văn bản y học, giúp nâng cao hiệu quả trong các ứng dụng y sinh.
• SciBERT được điều chỉnh đặc biệt cho việc xử lý văn bản khoa học, mang lại hiệu suất cao hơn cho các tác vụ liên quan đến tài liệu học thuật và nghiên cứu.
• PatentBERT là phiên bản được tinh chỉnh để thực hiện các tác vụ phân loại bằng sáng chế, giúp cải thiện hiệu quả trong lĩnh vực sở hữu trí tuệ và nghiên cứu bằng sáng chế.
• DocBERT được tối ưu hóa cho các tác vụ phân loại tài liệu, giúp nâng cao khả năng phân tích và sắp xếp các loại văn bản khác nhau.
• VideoBERT là mô hình kết hợp ngôn ngữ – hình ảnh, được sử dụng trong việc học không giám sát từ dữ liệu chưa gắn nhãn trên YouTube, mở rộng khả năng của BERT sang lĩnh vực đa phương tiện.
• G-BERT sử dụng mã y tế với biểu diễn phân cấp thông qua mạng nơ-ron đồ thị, được tinh chỉnh để đưa ra các khuyến nghị y tế, đóng góp vào ứng dụng AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
• TinyBERT do Huawei phát triển là phiên bản nhỏ gọn hơn, áp dụng phương pháp học từ “thầy” BERT gốc và chưng cất transformer để cải thiện hiệu quả. TinyBERT nhỏ hơn 7,5 lần và nhanh hơn 9,4 lần so với BERT-base.
• DistilBERT của Hugging Face là phiên bản nhỏ hơn, nhanh hơn và tiết kiệm hơn so với mô hình BERT gốc, đạt được hiệu suất tương đương nhưng loại bỏ một số khía cạnh kiến trúc để tăng tốc độ xử lý.
• ALBERT (A Lite BERT) là phiên bản nhẹ hơn giúp giảm đáng kể mức tiêu thụ bộ nhớ và tăng tốc độ huấn luyện mô hình, mang lại lợi ích về hiệu suất và tài nguyên.
• SpanBERT tập trung vào việc cải tiến khả năng dự đoán các đoạn văn bản, nâng cao hiệu quả trong các tác vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu về ngữ cảnh.
• RoBERTa được huấn luyện trên bộ dữ liệu lớn hơn và trong thời gian dài hơn với các phương pháp tiên tiến, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất so với BERT gốc.
• ELECTRA được điều chỉnh để tạo ra các biểu diễn văn bản chất lượng cao hơn, mang lại hiệu quả vượt trội trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Xu hướng phát triển các mô hình BERT nhỏ hơn đang ngày càng phổ biến, đáp ứng nhu cầu về hiệu quả xử lý, tiết kiệm tài nguyên trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao cho các ứng dụng cụ thể.

>>> XEM THÊM: Cách tạo chatbot đa kênh dễ dàng, thuận tiện

Các hạn chế chính của mô hình BERT là gì?

• Năng lực suy luận logic kém: BERT không có khả năng thực hiện các phép suy luận cơ bản hoặc trích xuất thông tin từ nguồn dữ liệu mơ hồ. Hạn chế này khiến mô hình khó xử lý thành công các tác vụ đòi hỏi kiến thức nền tảng của con người hãy những yêu cầu trong các bối cảnh phức tạp, cần tư duy phản biện.
• Thiếu sáng tạo và độc đáo: Tuy BERT có thể tạo ra văn bản có hình thức giống con người, nhưng bản chất thiết kế của mô hình – tập trung vào việc dự đoán từ trong ngữ cảnh – khiến nó không thể sáng tạo ý tưởng mới hoặc phát triển các khái niệm độc đáo. Mô hình chỉ có thể tái tạo kiến thức đã có trong dữ liệu huấn luyện thay vì đề xuất các giải pháp sáng tạo.
• Vấn đề thiên lệch và thiếu công bằng: Khi được huấn luyện trên bộ dữ liệu không đại diện đầy đủ hoặc chứa những thiên kiến xã hội, BERT có thể kế thừa và khuếch đại những thiên lệch này trong kết quả của mình. Hệ quả là mô hình có thể đưa ra các phản hồi thiếu minh bạch và khách quan, đặc biệt trong các tình huống nhạy cảm liên quan đến chủng tộc, giới tính hoặc các vấn đề xã hội.
• Đòi hỏi tài nguyên lớn và thiếu linh hoạt: Việc triển khai BERT đòi hỏi nguồn lực tính toán đáng kể cả trong giai đoạn huấn luyện lẫn sử dụng. Hơn nữa, khi áp dụng vào các lĩnh vực chuyên biệt, mô hình thường cần được huấn luyện lại, làm giảm tính linh hoạt và hiệu quả kinh tế khi triển khai vào nhiều ứng dụng khác nhau trong thực tế.

Tóm lại, mô hình BERT đã tạo ra bước ngoặt quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên với khả năng phân tích ngữ cảnh hai chiều độc đáo. Sự ra đời của nhiều phiên bản nâng cấp như RoBERTa, ALBERT và DistilBERT đã phần nào khắc phục những hạn chế của BERT về khả năng suy luận logic, tính sáng tạo và tài nguyên tính toán lớn. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, những đóng góp của BERT vẫn là nền tảng quan trọng cho các mô hình ngôn ngữ hiện đại, giúp chúng ta tiến gần hơn đến mục tiêu tạo ra máy tính thực sự hiểu được ngôn ngữ con người.

>>> XEM THÊM:

• Nhận diện giọng nói là gì? Đâu là 3 ứng dụng nổi bật của ASR?
• Trợ lý ảo là gì? Tính năng, lợi ích của 9 phần mềm trợ lý ảo