Czym jest BERT i do czego służy?
BERT to model sztucznej inteligencji wykorzystywany w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Został opisany w pracy badawczej opublikowanej w 2018 roku przez Jacoba Devlina, Ming-Wei Changa, Kentona Lee i Kristinę Toutanovą.
Jego zadaniem jest tworzenie reprezentacji językowych uwzględniających znaczenie słów w kontekście całego fragmentu tekstu. Jest to istotne, ponieważ te same wyrazy mogą oznaczać różne rzeczy zależnie od pozostałych elementów wypowiedzi.
Google zaczęło wykorzystywać BERT w wyszukiwarce w 2019 roku. Technologia pomaga interpretować zależności między wyrazami, znaczenie zapytań i ich intencję.
Jak działa model BERT?
Nazwa BERT odnosi się do dwukierunkowego kodowania reprezentacji języka z wykorzystaniem architektury Transformer.
Kluczowa jest dwukierunkowa analiza kontekstu. Przy interpretowaniu danego słowa model może wykorzystywać zarówno wyrazy występujące przed nim, jak i po nim.
Dzięki temu potrafi uwzględniać zależności, których nie da się poprawnie zinterpretować wyłącznie na podstawie pojedynczych słów.
Architektura Transformer
BERT wykorzystuje część architektury Transformer określaną jako encoder. Mechanizmy uwagi (attention) umożliwiają modelowi określanie zależności pomiędzy elementami sekwencji tekstowej.
Oznacza to, że przetwarzanie języka nie polega jedynie na mechanicznym dopasowywaniu słów, lecz na analizowaniu ich wzajemnego kontekstu.
Uczenie modelu BERT
W oryginalnej wersji BERT wykorzystywano m.in. zadanie Masked Language Modeling (MLM), w którym część tokenów w tekście jest ukrywana, a model uczy się przewidywać brakujące elementy na podstawie otaczającego kontekstu.
Drugim zadaniem stosowanym podczas oryginalnego treningu było Next Sentence Prediction (NSP), czyli przewidywanie relacji między dwiema sekwencjami tekstu.
Po wstępnym treningu model można dodatkowo dostosowywać do określonych zadań, np. klasyfikacji tekstu lub odpowiadania na pytania.
Jak BERT jest wykorzystywany w wyszukiwarce Google?
BERT pomaga systemom Google rozpoznawać, jak kombinacje słów wyrażają różne znaczenia i intencje. Szczególnie dobrze ilustrują to zapytania, w których krótkie słowa, przyimki lub szyk zdania wpływają na sens wypowiedzi.
Przykładowo zapytania „leki dla dziecka” i „leki od dziecka” zawierają podobne słownictwo, ale opisują inne relacje. Interpretacja samego zestawu wyrazów, bez kontekstu, mogłaby prowadzić do błędnego rozpoznania intencji.
Google wykorzystuje BERT jako część większego zestawu systemów odpowiedzialnych za wyszukiwanie i ocenę trafności treści. Nie jest to jedyny mechanizm ustalania kolejności wyników.
Jakie znaczenie BERT ma dla SEO?
Z perspektywy pozycjonowania BERT pokazuje znaczenie poprawnego języka, kontekstu i jednoznacznego odpowiadania na potrzeby użytkownika.
Nie istnieje jednak specjalny znacznik HTML, parametr ani określona liczba słów, które umożliwiałyby bezpośrednią „optymalizację pod BERT”. Google nie udostępnia również osobnego wyniku oceny strony przez ten model.
Tworząc treści internetowe, warto:
- udzielać konkretnych odpowiedzi na pytania użytkowników,
- stosować naturalną i poprawną składnię,
- wyjaśniać pojęcia i zależności między nimi,
- uwzględniać kontekst oraz intencję wyszukiwania,
- unikać sztucznego powtarzania fraz kluczowych,
- zapewniać spójność tematyczną publikowanych materiałów.
Są to ogólne dobre praktyki tworzenia przydatnych treści, a nie techniczna instrukcja sterowania działaniem BERT.
BERT a RankBrain – czym się różnią?
Obie technologie są wykorzystywane przez Google w systemach wyszukiwania, ale pełnią odmienne funkcje.
BERT pomaga interpretować znaczenie kombinacji wyrazów oraz relacje językowe w zapytaniach i treściach.
RankBrain jest systemem wykorzystującym sztuczną inteligencję do rozumienia relacji między słowami a pojęciami. Pomaga łączyć zapytania z odpowiednimi materiałami również wtedy, gdy nie zawierają one identycznych wyrażeń.
Nie należy traktować ich jako konkurencyjnych algorytmów, z których tylko jeden może być wykorzystywany przy obsłudze zapytania.
Czy BERT jest modelem generatywnym?
Oryginalny BERT jest modelem opartym na enkoderze, rozwijanym przede wszystkim z myślą o rozumieniu i reprezentacji języka.
Różni się od autoregresyjnych modeli językowych służących do generowania kolejnych tokenów, takich jak modele z rodziny GPT. Nie oznacza to, że BERT nie może uczestniczyć w bardziej złożonych systemach przetwarzania tekstu.
BERT jest ważnym etapem rozwoju NLP, ale nie należy utożsamiać go z całą współczesną sztuczną inteligencją stosowaną w wyszukiwarkach.