Odborné vysvětlení: BERT je model zpracování přirozeného jazyka vyvinutý Googlem, založený na architektuře Transformer. Na rozdíl od GPT, BERT používá obousměrné učení kontextu, což znamená, že se učí reprezentace slov na základě celého kontextu věty, ne jen předchozích slov. BERT je předtrénován na dvou úlohách: Masked Language Model (MLM) a Next Sentence Prediction (NSP). Tento přístup umožňuje BERTu lépe porozumět kontextu a vztahům mezi slovy. BERT je široce používán pro různé úlohy NLP, včetně klasifikace textu, odpovídání na otázky a analýzy sentimentu.
Vysvětlení pro laiky: BERT je jako super-chytrý čtenář, který rozumí významu slov tím, že se dívá na celou větu najednou, ne jen na slova jedno po druhém. Představte si, že máte přítele, který dokáže pochopit smysl věty, i když některá slova chybí, nebo umí odhadnout, zda dvě věty spolu souvisí. BERT dělá něco podobného – umí lépe porozumět významu slov v kontextu celé věty nebo odstavce, což mu umožňuje lépe odpovídat na otázky, analyzovat náladu textu nebo klasifikovat dokumenty.
BERT is a natural language processing model developed by Google, based on the Transformer architecture. Unlike GPT, BERT uses bidirectional context learning, meaning it learns word representations based on the entire sentence context, not just previous words. BERT is pre-trained on two tasks: Masked Language Model (MLM) and Next Sentence Prediction (NSP). This approach allows BERT to better understand context and relationships between words. BERT is widely used for various NLP tasks, including text classification, question answering, and sentiment analysis.
