--- title: "BERT" source: "https://systems-analysis.info/wiki/BERT" wiki: "systems-analysis.info/wiki" article: "BERT" language: "ru" categories: - "Категория:Google" - "Категория:Russian" - "Категория:Большие языковые модели" - "Категория:Машинное обучение" - "Категория:Семейства LLM" revision_id: 71 wiki_created_at: 2026-09-06T21:54:34Z wiki_modified_at: 2026-09-06T21:54:34Z downloaded_at: 2026-09-07T22:17:12Z --- # BERT **BERT** (**B**idirectional **E**ncoder **R**epresentations from **T**ransformers, *двунаправленные представления кодировщика из трансформеров*) — это [большая языковая модель](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") (LLM) для понимания естественного языка, разработанная исследователями Google и представленная в 2018 году. BERT ознаменовала новую эру в обработке естественного языка (NLP), продемонстрировав беспрецедентную производительность на широком спектре задач и установив парадигму «[предобучение](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 "Предобучение") + дообучение» (pre-train & fine-tune) как стандарт в индустрии. Ключевой инновацией BERT является глубоко двунаправленная архитектура, которая позволяет модели учитывать контекст слова одновременно слева и справа во всех слоях сети. Это достигается с помощью новой задачи предварительного обучения — **Masked Language Modeling (MLM)**. ## Наименование и принцип работы Аббревиатура **BERT** расшифровывается как **Bidirectional [Encoder](https://systems-analysis.info/wiki/Encoder "Encoder") Representations from Transformers**. - **Bidirectional (Двунаправленный)**: Указывает на основную особенность модели — способность обрабатывать контекст слова в обоих направлениях (слева направо и справа налево) одновременно. В отличие от однонаправленных моделей (как [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT")), которые при обработке слова видят только предшествующий ему контекст, BERT видит всю последовательность целиком, что позволяет ему формировать более глубокое и точное понимание смысла слова. - **Encoder (Кодировщик)**: Означает, что BERT использует только **кодирующую** часть архитектуры Трансформер. Задача кодировщика — прочитать входную последовательность текста и создать для каждого [токена](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен") богатое контекстуальное представление (вектор). BERT не предназначен для генерации текста в свободном виде, как модели-декодеры. - **Representations (Представления)**: Модель обучается создавать высококачественные числовые представления (векторы или эмбеддинги) для слов и предложений, которые затем могут быть использованы для решения различных NLP-задач. - **from Transformers**: Указывает на то, что архитектура модели полностью основана на Трансформере. ## История создания Разработка BERT стала результатом нескольких ключевых прорывов в NLP: 1. **Контекстные эмбеддинги:** Модели вроде Word2vec и GloVe создавали статические векторы для слов, не учитывая контекст. Модель **ELMo** (2018) стала шагом вперед, генерируя контекстно-зависимые представления с помощью двунаправленных LSTM-сетей, однако эта двунаправленность была «поверхностной» (конкатенация двух однонаправленных моделей). 2. **Трансферное обучение и GPT:** В середине 2018 года OpenAI представила модель **[GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT")**, которая продемонстрировала эффективность предобучения большой трансформерной модели на неразмеченных данных с последующим дообучением ([fine-tuning](https://systems-analysis.info/wiki/Fine-tuning "Fine-tuning")) на конкретных задачах. Однако GPT была строго однонаправленной (left-to-right), что ограничивало её возможности в задачах, требующих понимания полного контекста. Осознавая эти ограничения, исследователи Google во главе с Джейкобом Девлином разработали BERT, чтобы создать по-настояшему глубоко двунаправленную модель. Статья о BERT была опубликована на arXiv в октябре 2018 года, а код и предобученные модели были выложены в открытый доступ, что вызвало взрывной интерес в научном сообществе. BERT побил рекорды на 11 ключевых бенчмарках NLP, включая GLUE и SQuAD, и был назван «моментом ImageNet» для NLP, поскольку одна универсальная модель могла быть легко адаптирована для множества задач. ## Архитектура BERT полностью основан на кодирующей части (энкодере) архитектуры Трансформер. Он состоит из нескольких идентичных слоёв, сложенных друг на друга. Существуют две основные версии: - **BERT-Base**: 12 слоёв, 12 голов внимания, размер скрытого состояния 768, общее число параметров ~110 млн. - **BERT-Large**: 24 слоя, 16 голов внимания, размер скрытого состояния 1024, общее число параметров ~340 млн. Каждый слой содержит два основных подслоя: 1. **Механизм многоголового самовнимания (Multi-Head Self-Attention)**: Позволяет каждому токену во входной последовательности «обращать внимание» на все остальные токены, взвешивая их важность для определения собственного контекстуального значения. 2. **Полносвязная нейронная сеть (Feed-Forward Network)**: Применяется к каждому токену отдельно. ### Входные данные Для правильной работы BERT требует специального форматирования входных данных. Последовательность токенов, подаваемая на вход, всегда начинается со специального токена **\`\[CLS\]\`** (classification), который используется для задач классификации всего текста. Если на вход подаётся пара предложений (например, в задачах вопросно-ответной системы), они разделяются токеном **\`\[SEP\]\`** (separator). Конечное представление каждого токена на входе является суммой трёх эмбеддингов: - **Токен-эмбеддинг**: Вектор, соответствующий конкретному токену из словаря (BERT использует WordPiece токенизацию). - **Сегментный эмбеддинг**: Указывает, к какому предложению (первому или второму) относится токен. - **Позиционный эмбеддинг**: Указывает на позицию токена в последовательности, так как архитектура Трансформера сама по себе не учитывает порядок слов. ## Задачи предварительного обучения Чтобы обеспечить глубокую двунаправленность, BERT обучается на двух уникальных задачах одновременно. ### Masked Language Modeling (MLM) Это ключевая инновация BERT. Вместо того чтобы предсказывать следующее слово, как в стандартных языковых моделях, BERT предсказывает случайно «замаскированные» слова в предложении. Процесс выглядит так: - Из входной последовательности случайным образом выбирается 15% токенов. - Из этих 15%: - 80% заменяются на специальный токен \`\[MASK\]\`. - 10% заменяются на случайный токен из словаря. - 10% остаются без изменений. - Задача модели — предсказать исходные значения этих 15% токенов, основываясь на окружающем их (левом и правом) контексте. Такая схема заставляет модель изучать глубокие семантические и синтаксические связи между словами и позволяет ей быть по-настоящему двунаправленной. ### Next Sentence Prediction (NSP) Эта задача была разработана, чтобы научить BERT понимать отношения между предложениями, что критично для задач вроде вопросно-ответных систем или анализа текстовой импликации (NLI). Модели на вход подаётся пара предложений (A и B), и она должна предсказать, является ли предложение B логичным продолжением предложения A. - В 50% случаев B — это действительно следующее предложение из исходного текста. - В 50% случаев B — это случайное предложение, взятое из другого места в корпусе. Позже исследования (например, в модели RoBERTa) показали, что задача NSP менее важна, чем MLM, и от неё можно отказаться в пользу более эффективных схем обучения, но в оригинальном BERT она играла важную роль. ## Применение и дообучение (Fine-Tuning) Сила BERT заключается в парадигме трансферного обучения. После масштабного и затратного предварительного обучения на огромных корпусах (Wikipedia + BooksCorpus), предобученную модель можно легко и быстро **дообучить** (fine-tune) для решения конкретной прикладной задачи. Процесс дообучения обычно выглядит так: 1. К архитектуре предобученного BERT добавляется небольшой, нетренированный слой, специфичный для задачи (например, классификатор для анализа тональности). 2. Вся модель (включая веса BERT и новый слой) обучается на небольшом, размеченном наборе данных для этой конкретной задачи. Примеры задач, для которых адаптируется BERT: - Классификация текста (анализ тональности, спам-фильтры): К выходу токена \`\[CLS\]\` добавляется классификатор. - Вопросно-ответные системы (например, SQuAD): Модель обучается предсказывать начальный и конечный токены ответа в заданном тексте. - Распознавание именованных сущностей (NER): К выходу каждого токена добавляется классификатор, определяющий, является ли токен частью имени, организации, даты и т.д. ## Варианты и производные модели Успех BERT привёл к появлению целого семейства моделей, основанных на его идеях: - **RoBERTa** (от Facebook AI): «Надёжно оптимизированный BERT». Не является новой архитектурой, а скорее результатом более тщательного и длительного обучения BERT: на большем количестве данных, без задачи NSP и с динамическим маскированием. RoBERTa показала, что оригинальный BERT был «недообучен», и превзошла его по всем основным бенчмаркам. - **DistilBERT** (от Hugging Face): Уменьшенная версия BERT, созданная с помощью техники дистилляции знаний. DistilBERT на 40% меньше, на 60% быстрее и сохраняет 97% производительности BERT, что делает его идеальным для использования в продакшене и на устройствах с ограниченными ресурсами. - **ALBERT** (A Lite BERT, от Google): Версия, оптимизированная для уменьшения числа параметров. Использует две ключевые техники: **факторизацию эмбеддингов** и **межслоевое разделение параметров (cross-layer parameter sharing)**. Это позволяет создавать гораздо более крупные модели с меньшим числом параметров. - **mBERT (Multilingual BERT)**: Версия BERT, предобученная на 104 языках одновременно. Показала удивительную способность к кросс-языковому переносу знаний. - **Доменно-специфичные модели**: Множество моделей, дообученных на данных из конкретных областей, таких как **BioBERT** (биомедицина), **SciBERT** (научные тексты) и **FinBERT** (финансы). - **ModernBERT** (2024-2025): Новое поколение BERT-подобных моделей от компаний Answer.AI и LightOn, включающее современные архитектурные улучшения, такие как RoPE (Rotary Position Embeddings) и поддержку более длинных контекстов (до 8192 токенов), при этом сохраняя базовые принципы BERT. ## Сравнение с другими моделями | Модель | Разработчик | Архитектура | Направление контекста | Основная задача | |------------------------------------------------------|--------------|------------------------------------|--------------------------------------------------------|--------------------------------------------------| | **BERT** | Google | Энкодер | Двунаправленное | Понимание текста, классификация, извлечение | | **GPT** | OpenAI | Декодер | Однонаправленное (слева направо) | Генерация текста, продолжение последовательности | | **XLNet** | Google / CMU | Авторегрессионный (пермутационный) | Двунаправленное (в теории) | Понимание текста (альтернатива MLM) | | **[T5](https://systems-analysis.info/wiki/T5 "T5")** | Google | Энкодер-Декодер | Двунаправленное (энкодер) + Однонаправленное (декодер) | Универсальное преобразование «текст-в-текст» | Сравнение BERT с другими ключевыми архитектурами ## Влияние BERT произвёл настоящую революцию в NLP и заложил фундамент для многих последующих разработок: 1. **Утвердил парадигму «предобучение + дообучение»** как доминирующий подход в NLP. 2. **Доказал важность глубокого двунаправленного контекста** для понимания языка. 3. **Снизил порог входа** для создания высокопроизводительных NLP-систем, так как исследователям и разработчикам больше не нужно было создавать сложные архитектуры с нуля для каждой задачи. 4. **Был интегрирован в Google Поиск**, что стало одним из крупнейших обновлений поисковой системы за всю её историю и наглядно продемонстрировало практическую пользу модели. 5. **Породил целую экосистему** производных моделей, инструментов и исследований («BERTology»), став одной из самых цитируемых работ в области ИИ. Несмотря на то, что более новые и крупные модели, такие как GPT-3 и GPT-4, превзошли BERT на многих бенчмарках (особенно в генеративных задачах), BERT и его варианты до сих пор остаются мощным и широко используемым инструментом для задач, требующих глубокого понимания текста. ## См. также - [T5](https://systems-analysis.info/wiki/T5 "T5") - [Большие языковые модели Google](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_Google "Большие языковые модели Google") - [LaMDA](https://systems-analysis.info/wiki/LaMDA "LaMDA") - [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT") - [Gemma](https://systems-analysis.info/wiki/Gemma "Gemma") ## Ссылки - Официальный репозиторий BERT на GitHub - Анонс BERT в блоге Google AI - The Illustrated BERT — визуальное объяснение архитектуры BERT ## Литература - Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. arXiv:1810.04805. - Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. arXiv:1706.03762. - Peters, M. E. et al. (2018). *Deep Contextualized Word Representations*. arXiv:1802.05365. - Liu, Y. et al. (2019). *RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach*. arXiv:1907.11692. - Lan, Z. et al. (2020). *ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations*. arXiv:1909.11942. - Sanh, V. et al. (2020). *DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter*. arXiv:1910.01108. - Yang, Z. et al. (2019). *XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding*. arXiv:1906.08237. - Raffel, C. et al. (2020). *Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer*. arXiv:1910.10683. - Lee, J. et al. (2020). *BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining*. arXiv:1901.08746. - Warner, B. et al. (2024). *Smarter, Better, Faster, Longer: A Modern Bidirectional Encoder for Fast, Memory Efficient, and Long Context Finetuning and Inference*. arXiv:2412.13663.