Inleiding

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is een taalmodel ontwikkeld door Google AI in 2018. Het model heeft een revolutie teweeggebracht in natuurlijke taalverwerking door zijn vermogen om context in beide richtingen te begrijpen.

Ontwikkelingsdoel

BERT is ontwikkeld om een fundamenteel probleem in taalverwerking op te lossen: het beter begrijpen van de context en betekenis van woorden in hun volledige context. Specifieke doelen waren:

• Verbetering van contextafhankelijke woordrepresentaties
• Betere verwerking van dubbelzinnige woorden en uitdrukkingen
• Ondersteuning voor verschillende NLP-taken met één voorgetraind model

Krachten en Zwaktes

Krachten:

• Bidirectioneel begrip van context
• Uitstekende prestaties op verschillende NLP-taken
• Grote flexibiliteit door fine-tuning mogelijkheden
• Open source beschikbaarheid

Zwaktes:

• Hoge computationele eisen voor training en implementatie
• Beperkte maximale sequentielengte (meestal 512 tokens)
• Minder effectief voor generatieve taken

Reputatie en Kritiek

BERT wordt beschouwd als een baanbrekend model dat de basis heeft gelegd voor moderne NLP. Het model heeft brede erkenning gekregen in zowel academische als industriële kringen.

Positieve aspecten: