Combien de couches Transformer sont utilisées dans le modèle BERT ?

BERT est un modèle de langage pré-entraîné qui utilise Transformer comme structure de réseau. Comparé au réseau neuronal récurrent (RNN), Transformer peut être calculé en parallèle et traiter efficacement les données de séquence. Dans le modèle BERT, un transformateur multicouche est utilisé pour traiter la séquence d'entrée. Ces couches Transformer utilisent le mécanisme d’auto-attention pour modéliser la corrélation globale de la séquence d’entrée. Par conséquent, le modèle BERT est capable de mieux comprendre les informations contextuelles, améliorant ainsi les performances des tâches linguistiques.

Le modèle BERT contient deux étapes principales : la pré-formation et la mise au point. L'étape de pré-formation utilise un corpus à grande échelle pour l'apprentissage non supervisé pour apprendre les informations contextuelles du texte et obtenir les paramètres du modèle de langage. Dans la phase de réglage fin, des paramètres pré-entraînés sont utilisés pour affiner des tâches spécifiques afin d'améliorer les performances. Cette conception en deux étapes permet à BERT de bien fonctionner dans diverses tâches de traitement du langage naturel.

Dans le modèle BERT, la séquence d'entrée convertit d'abord les mots en représentations vectorielles via la couche d'intégration, puis est traitée par plusieurs encodeurs Transformer pour finalement produire la représentation de la séquence.

Le modèle BERT existe en deux versions, à savoir BERT-Base et BERT-Large. BERT-Base se compose de 12 couches d'encodeurs Transformer, chaque couche contient 12 têtes d'auto-attention et un réseau neuronal à action directe. La tête d'auto-attention calcule la corrélation de chaque position dans la séquence d'entrée avec d'autres positions et utilise ces corrélations comme pondérations pour agréger les informations de la séquence d'entrée. Les réseaux de neurones Feedforward effectuent une transformation non linéaire sur la représentation de chaque position dans la séquence d'entrée. Par conséquent, le modèle BERT apprend la représentation de la séquence d'entrée à travers plusieurs couches d'auto-attention et de transformation non linéaire. BERT-Large a plus de couches et une taille de paramètre plus grande que BERT-Base, il peut donc mieux capturer les informations sémantiques et contextuelles de la séquence d'entrée.

BERT-Large ajoute plus de couches basées sur BERT-Base. Il contient 24 couches d'encodeurs Transformer, chacune avec 12 têtes d'auto-attention et un réseau neuronal à action directe. Comparé à BERT-Base, BERT-Large a plus de paramètres et des couches plus profondes, ce qui lui permet de gérer des tâches linguistiques plus complexes et de mieux fonctionner dans certaines tâches linguistiques.

Il convient de noter que le modèle BERT utilise une méthode de modèle de langage bidirectionnel dans le processus de formation, c'est-à-dire qu'il couvre aléatoirement certains mots dans la séquence d'entrée, puis laisse le modèle prédire ces mots couverts. Cela permet au modèle non seulement de prendre en compte l'impact des mots précédents sur le mot actuel lors du traitement des tâches, mais également de considérer l'impact des mots suivants sur le mot actuel. Cette méthode de formation nécessite également que le modèle soit capable de traiter la séquence d'entrée à n'importe quelle position, il est donc nécessaire d'utiliser des transformateurs multicouches pour traiter les informations de séquence.

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