オープンソースのAI・人工知能／BERTとは

概要

BERT(バート)とは、自然言語処理(NLP)タスクの事前トレーニング手法です。事前トレーニングされたBERTモデルを1つの追加出力レイヤーで微調整することで、「質問応答」や「言語推論」などの幅広いタスクに対応する最先端のモデルを作成できます。Google Researchが中心となり開発が進められています。

基本説明

BERTは「Bidirectional Encoder Representations Transformers」の略称で、言語表現を事前にトレーニングする手法です。

自然言語処理(NLP)とは「言語翻訳」「センチメント分析」「セマンティック検索」「その他の数多くの言語タスク」などにまたがる人工知能(AI)のサブカテゴリです。

「汎用言語理解モデル」を大きなテキストコーパス(Wikipediaなど)で事前トレーニングし、そのモデルをNLPタスク(質問など)に使用します。

「ディープ双方向アプローチ」により、言語理解タスクにおいて、以前のトレーニング方法よりも高い精度に達しています。

オフィシャルサイト情報

■オフィシャルサイト

→arxiv.org　→BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

■GitHub

→github.com　→google-research/bert

■主要開発元

BERTは、Google Researchが中心となり開発が進められています。

→research.google

■ライセンス情報

BERTのライセンスは「Apache License 2.0」です。

詳細について、こちらを参照ください。
→github.com　→google-research/bert　→LICENSE

■動作環境

リポジトリ内のすべてのコードは「CPU」「GPU」「CloudTPU」ですぐに使用できます。

ただし、GPUトレーニングは単一GPUのみサポートしています。

■ダウンロード

→github.com　→google-research/bert