BERT là một trong những mô hình ngôn ngữ có ảnh hưởng lớn đến cách máy tính hiểu nội dung văn bản. Không chỉ được ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, BERT còn gắn với cách Google phân tích truy vấn tìm kiếm. Trong bài viết này, HD Agency sẽ cùng bạn tìm hiểu BERT là gì, cách mô hình hoạt động và những trường hợp nên sử dụng BERT.
BERT là gì?
BERT là viết tắt của Bidirectional Encoder Representations from Transformers, mô hình biểu diễn ngôn ngữ được nhóm nghiên cứu Google giới thiệu năm 2018. BERT sử dụng phần Encoder của kiến trúc Transformer và học ngữ cảnh theo hai chiều. Khi xử lý một từ, mô hình có thể xem xét cả phần nội dung đứng trước lẫn phần nội dung đứng sau từ đó để xác định nghĩa phù hợp.
Khả năng hiểu ý nghĩa theo ngữ cảnh cũng là lý do BERT được quan tâm trong lĩnh vực tìm kiếm. Với doanh nghiệp triển khai dịch vụ SEO, HD Agency tập trung xây dựng nội dung trả lời đúng nhu cầu tìm kiếm thay vì lặp lại từ khóa theo công thức. Cách làm này phù hợp với hướng Google sử dụng các hệ thống xử lý ngôn ngữ như BERT để xác định quan hệ giữa từ, cụm từ, nội dung trang và ý định của người tìm kiếm.
Có thể hiểu đơn giản, nếu một câu có từ mang nhiều nghĩa, BERT không xem từ đó như một đơn vị đứng riêng. Mô hình đọc các từ xung quanh rồi tạo biểu diễn phù hợp với câu đang xét.
Ví dụ với từ “bank” trong tiếng Anh:
“She went to the bank to withdraw money.”
“He sat on the bank of the river.”
Cùng là “bank”, nhưng câu đầu nói đến ngân hàng còn câu sau nói đến bờ sông. Việc đọc ngữ cảnh hai phía giúp mô hình phân biệt hai trường hợp thay vì gắn cho từ một nghĩa cố định.
BERT ra đời để giải quyết vấn đề gì?
Trước BERT, nhiều mô hình ngôn ngữ xử lý chuỗi theo một hướng. Mô hình có thể đọc từ trái sang phải hoặc từ phải sang trái, khiến thông tin ở phía còn lại không được sử dụng đồng thời khi tạo biểu diễn cho một từ.
Điều này gây hạn chế với những câu mà nghĩa của từ phụ thuộc mạnh vào phần nội dung phía sau. Ngôn ngữ tự nhiên lại chứa rất nhiều trường hợp như vậy: từ đồng nghĩa, từ đa nghĩa, phủ định, đại từ thay thế hoặc những cụm chỉ có thể hiểu đúng khi đọc cả câu.
BERT thay đổi cách tiếp cận bằng việc xây dựng biểu diễn hai chiều sâu. Theo bài báo gốc của Google, mô hình được thiết kế để học biểu diễn từ văn bản chưa gắn nhãn bằng cách đồng thời dựa vào ngữ cảnh bên trái và bên phải ở các lớp của mô hình.
Điều đó giúp bert model phù hợp với các tác vụ cần hiểu văn bản thay vì chỉ dự đoán từ tiếp theo.
BERT hoạt động như thế nào?
Để hiểu BERT, không cần đi sâu vào toàn bộ công thức của Transformer. Có thể hình dung hoạt động của mô hình qua một số thành phần chính.
Transformer Encoder
BERT sử dụng các lớp Transformer Encoder. Thành phần quan trọng bên trong Encoder là cơ chế self-attention.
Self-attention cho phép một token xem xét mối quan hệ của nó với những token khác trong cùng chuỗi. Nhờ đó, mô hình có thể xác định từ nào cần được chú ý nhiều hơn khi biểu diễn một từ cụ thể.
Chẳng hạn trong câu:
“Chiếc điện thoại tôi mua hôm qua có camera rất tốt.”
Khi xử lý từ “camera”, mô hình có thể liên hệ nó với “điện thoại” thay vì đánh giá các từ trong câu với mức độ quan trọng ngang nhau.
Khả năng đọc ngữ cảnh hai chiều
Chữ “Bidirectional” là phần quan trọng trong tên BERT.
Thay vì chỉ dựa vào chuỗi từ đã xuất hiện phía trước, BERT sử dụng thông tin ở cả hai phía của một token. Điều này đặc biệt hữu ích với phân loại câu, nhận dạng thực thể, tìm kiếm ngữ nghĩa và hỏi đáp.
Google từng giải thích rằng BERT cho phép hệ thống xem một từ trong mối quan hệ với tất cả từ còn lại của câu, thay vì xử lý từng từ theo thứ tự đơn thuần. Khả năng này giúp Search hiểu tốt hơn những truy vấn mà giới từ hoặc cách sắp xếp từ làm thay đổi ý định người dùng.
Masked Language Model
Một kỹ thuật huấn luyện quan trọng của BERT là Masked Language Model, thường viết tắt là MLM.
Khi huấn luyện, một phần token được che lại và mô hình phải đoán token bị thiếu dựa trên phần văn bản còn lại.
Ví dụ:
“Hà Nội là [MASK] của Việt Nam.”
Dựa vào các từ đứng trước và sau vị trí bị che, mô hình có thể dự đoán từ phù hợp là “thủ đô”.
Theo tài liệu của mô hình BERT Base trên Hugging Face, phiên bản gốc sử dụng bài toán masked language modeling với một phần token đầu vào được che để mô hình học cách dự đoán chúng.
Next Sentence Prediction
BERT gốc còn sử dụng bài toán Next Sentence Prediction, gọi tắt là NSP.
Mô hình được cung cấp hai câu và phải xác định câu thứ hai có thực sự đứng sau câu đầu trong dữ liệu ban đầu hay không.
Ví dụ:
Câu A: “Nam mở tủ lạnh.”
Câu B: “Anh lấy một chai nước.”
Hai câu có quan hệ khá hợp lý.
Ngược lại:
Câu A: “Nam mở tủ lạnh.”
Câu B: “Máy bay đang hạ cánh.”
Quan hệ giữa hai câu yếu hơn.
Mục đích của NSP là giúp mô hình học quan hệ giữa các câu, từ đó hỗ trợ các bài toán như hỏi đáp hoặc suy luận ngôn ngữ.
Nhiều người khi mới tiếp cận NLP thường chỉ quan tâm BERT là gì, nhưng điểm quan trọng hơn nằm ở cách mô hình này học mối quan hệ giữa các từ trong câu. Chính cơ chế đó giúp BERT hỗ trợ tốt các tác vụ như phân loại văn bản, nhận dạng thực thể và hỏi đáp.
Pre-training và fine-tuning trong BERT
Cách sử dụng BERT thường gồm hai giai đoạn: pre-training và fine-tuning.
Ở giai đoạn pre-training, mô hình học từ lượng văn bản lớn mà không cần con người gắn nhãn từng câu. Đây là lúc BERT học cấu trúc ngôn ngữ, quan hệ giữa các từ và các mẫu xuất hiện trong văn bản.
Sau đó, mô hình đã được huấn luyện sẵn có thể được fine-tune bằng tập dữ liệu nhỏ hơn cho một nhiệm vụ cụ thể.
Ví dụ, doanh nghiệp muốn phân loại phản hồi khách hàng thành tích cực và tiêu cực có thể lấy một mô hình đã pre-trained rồi fine-tune bằng dữ liệu đánh giá sản phẩm đã được gắn nhãn.
Cách này giảm đáng kể nhu cầu phải huấn luyện toàn bộ mô hình từ đầu cho mỗi bài toán. Google cũng công bố BERT theo hướng cho phép các nhà phát triển sử dụng mô hình pre-trained rồi tinh chỉnh cho các tác vụ NLP khác nhau.
BERT Base và BERT Large khác nhau ra sao?
Google phát hành nhiều phiên bản BERT, trong đó hai cấu hình thường được nhắc đến là BERT Base và BERT Large.
BERT Base có 12 lớp Transformer Encoder, kích thước hidden là 768, 12 attention heads và khoảng 110 triệu tham số.
BERT Large có 24 lớp, hidden size 1.024, 16 attention heads và khoảng 340 triệu tham số.
BERT Large có khả năng biểu diễn phức tạp hơn nhưng yêu cầu tài nguyên tính toán và bộ nhớ cao hơn. Với nhiều ứng dụng thực tế, lựa chọn mô hình không chỉ dựa vào độ lớn mà còn phải cân nhắc dữ liệu, tốc độ phản hồi, hạ tầng và yêu cầu độ chính xác.
BERT được ứng dụng vào những công việc nào?
Khả năng biểu diễn ngữ cảnh khiến BERT phù hợp với nhiều bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Phân loại văn bản
BERT có thể được fine-tune để xác định chủ đề của bài viết, loại email, nhóm yêu cầu hỗ trợ hoặc ý định trong tin nhắn của khách hàng.
Ví dụ, hệ thống chăm sóc khách hàng có thể phân loại nội dung thành các nhóm như hỏi giá, khiếu nại, bảo hành hoặc yêu cầu tư vấn.
Phân tích cảm xúc
Mô hình có thể xác định một đoạn bình luận đang thể hiện cảm xúc tích cực, tiêu cực hoặc trung tính.
Ứng dụng này thường được dùng để xử lý đánh giá sản phẩm, phản hồi dịch vụ hoặc dữ liệu mạng xã hội.
Nhận dạng thực thể
BERT có thể hỗ trợ Named Entity Recognition nhằm nhận diện tên người, doanh nghiệp, địa điểm, tổ chức, sản phẩm hoặc các nhóm thông tin cụ thể nằm trong văn bản.
Đây là chức năng hữu ích khi cần chuyển tài liệu dạng văn bản thành dữ liệu có cấu trúc.
Hệ thống hỏi đáp
Một mô hình BERT được fine-tune cho question answering có thể nhận câu hỏi, đọc đoạn văn được cung cấp và xác định phần nội dung có khả năng chứa câu trả lời.
BERT từng đạt kết quả cao trên bộ dữ liệu SQuAD, một benchmark phổ biến dành cho bài toán đọc hiểu và hỏi đáp.
Tìm kiếm ngữ nghĩa
Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào việc hai đoạn văn có chứa cùng từ khóa hay không, hệ thống dựa trên mô hình ngôn ngữ có thể so sánh ý nghĩa của truy vấn và nội dung.
Điều này hữu ích với tìm kiếm tài liệu nội bộ, website có kho dữ liệu lớn, hệ thống hỗ trợ khách hàng hoặc công cụ tìm kiếm sản phẩm.
BERT có liên quan gì đến Google Search và SEO?
Google bắt đầu công bố việc áp dụng BERT vào Search từ năm 2019. Mục tiêu là hiểu tốt hơn quan hệ giữa các từ trong truy vấn, đặc biệt với những câu hội thoại tự nhiên có cấu trúc phức tạp.
Tài liệu Google Search Central hiện vẫn liệt kê BERT là một hệ thống AI được Google sử dụng để hiểu cách các tổ hợp từ thể hiện những ý nghĩa và ý định khác nhau.
Điều này không đồng nghĩa người làm SEO phải “tối ưu cho BERT” bằng một công thức riêng. BERT không phải trường để nhập từ khóa hay một chỉ số có thể tăng bằng plugin SEO.
Hướng phù hợp hơn là viết nội dung rõ nghĩa, trả lời đầy đủ câu hỏi của người đọc, sử dụng thuật ngữ đúng chỗ và tránh lặp từ khóa vô lý.
Ví dụ, một bài về “chi phí thiết kế website bán hàng” không cần chèn đúng cụm đó vào mọi đoạn. Nội dung nên giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến giá, tính năng, giao diện, thanh toán, vận hành, bảo trì và những trường hợp phát sinh chi phí. Khi chủ đề được trình bày đầy đủ, Google có thêm dữ liệu để xác định nội dung của trang và mối liên hệ với truy vấn.
BERT khác mô hình BART như thế nào?
BERT và mô hình BART có tên gần giống nhau nhưng kiến trúc và thế mạnh khác nhau.
BERT chủ yếu sử dụng Transformer Encoder. Vì vậy, nó phù hợp với các nhiệm vụ cần hiểu hoặc phân tích đầu vào như phân loại văn bản, nhận dạng thực thể, hỏi đáp và biểu diễn ngữ nghĩa.
BART sử dụng kiến trúc sequence-to-sequence gồm encoder và decoder. Encoder có tính hai chiều tương tự BERT, còn decoder tạo văn bản theo hướng từ trái sang phải. BART được huấn luyện bằng cách làm nhiễu văn bản rồi yêu cầu mô hình khôi phục lại nội dung gốc.
Nhờ kiến trúc này, BART phù hợp hơn với các bài toán sinh văn bản như tóm tắt, viết lại hoặc một số tác vụ dịch máy.
Nói ngắn gọn: BERT thiên về hiểu văn bản, còn BART vừa có khả năng hiểu đầu vào vừa có khả năng tạo chuỗi đầu ra.
Ưu điểm của mô hình BERT
Điểm mạnh rõ ràng của BERT là khả năng tạo biểu diễn từ phụ thuộc vào ngữ cảnh. Một từ có thể mang vector khác nhau tùy câu mà nó xuất hiện.
Mô hình cũng có khả năng chuyển giao tốt giữa nhiều tác vụ. Thay vì xây dựng mạng neural riêng từ đầu, nhóm phát triển có thể sử dụng mô hình pre-trained và fine-tune cho dữ liệu của mình.
Hệ sinh thái xung quanh BERT cũng khá rộng. Nhiều framework NLP hiện hỗ trợ sẵn BERT và các biến thể, giúp việc thử nghiệm hoặc triển khai thuận tiện hơn so với giai đoạn mô hình mới được công bố.
Hạn chế của BERT
BERT không phải lựa chọn phù hợp cho mọi bài toán AI.
Mô hình tương đối nặng. BERT Base có khoảng 110 triệu tham số trong khi BERT Large có khoảng 340 triệu, nên chi phí suy luận, bộ nhớ và thời gian xử lý cần được tính đến khi triển khai ở quy mô lớn.
BERT gốc cũng không được thiết kế như một mô hình sinh văn bản tự hồi quy. Nếu mục tiêu là viết bài, tạo hội thoại dài hoặc sinh nội dung liên tục, các kiến trúc có decoder sẽ phù hợp hơn.
Ngoài ra, chất lượng đầu ra còn phụ thuộc vào dữ liệu fine-tuning. Mô hình mạnh không thể bù hoàn toàn cho dữ liệu sai, thiếu nhãn hoặc khác xa dữ liệu thực tế.
Một số biến thể phát triển từ hướng tiếp cận của BERT
Sau BERT, nhiều mô hình khác được phát triển nhằm cải thiện hiệu quả huấn luyện, giảm kích thước hoặc điều chỉnh cách pre-training.
RoBERTa thay đổi một số thiết lập huấn luyện của BERT. DistilBERT hướng đến việc giảm kích thước và tăng tốc suy luận. ALBERT áp dụng kỹ thuật chia sẻ tham số để giảm lượng tham số cần lưu trữ. ELECTRA thay bài toán dự đoán token bị che bằng việc nhận diện token đã bị thay thế.
Ngoài ra còn có nhiều mô hình được huấn luyện cho từng ngôn ngữ hoặc miền dữ liệu riêng. Với tiếng Việt, các mô hình được pre-trained trên dữ liệu tiếng Việt có thể phù hợp hơn trong một số tác vụ so với việc sử dụng nguyên bản mô hình tiếng Anh.
Khi nào nên sử dụng BERT?
BERT đáng cân nhắc khi bài toán tập trung vào việc hiểu nội dung đầu vào: phân loại văn bản, xác định ý định, phân tích cảm xúc, nhận diện thực thể, hỏi đáp trích xuất hoặc xây dựng biểu diễn ngữ nghĩa.
Nếu hệ thống cần tạo đoạn văn dài, tóm tắt hoặc chuyển đổi một chuỗi đầu vào thành chuỗi đầu ra khác, các mô hình encoder-decoder như BART hoặc các kiến trúc tạo sinh khác thường phù hợp hơn.
Việc lựa chọn cũng cần dựa trên chi phí triển khai. Một mô hình nhỏ nhưng đáp ứng đủ độ chính xác có thể hợp lý hơn mô hình lớn nếu hệ thống phải xử lý lượng yêu cầu cao hoặc chạy trên thiết bị hạn chế tài nguyên.
Câu hỏi thường gặp về BERT
BERT có phải mô hình AI của Google không?
Có. BERT được nhóm nghiên cứu Google giới thiệu trong bài báo năm 2018 với tên đầy đủ là Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Mã nguồn và các mô hình pre-trained sau đó được Google công khai cho cộng đồng nghiên cứu và phát triển.
BERT có thể viết nội dung như chatbot AI không?
BERT gốc không được thiết kế chủ yếu để sinh văn bản dài. Thế mạnh của nó nằm ở biểu diễn và hiểu nội dung đầu vào. Các hệ thống chatbot tạo sinh thường sử dụng kiến trúc có khả năng sinh token tuần tự.
BERT và Transformer có giống nhau không?
Không. Transformer là kiến trúc nền tảng gồm các cơ chế như attention, encoder và decoder. BERT là một mô hình được xây dựng chủ yếu từ Transformer Encoder.
BERT còn được Google Search sử dụng không?
Theo tài liệu Google Search Central, BERT vẫn được liệt kê trong nhóm hệ thống AI giúp Google hiểu cách các tổ hợp từ thể hiện ý nghĩa và ý định khác nhau.
BERT tập trung mạnh vào vế đầu. Nhờ kiến trúc Transformer Encoder và khả năng xử lý ngữ cảnh hai chiều, mô hình có thể nhận biết quan hệ giữa các từ tốt hơn so với cách xem từng từ như một đơn vị độc lập.
BERT cũng cho thấy vì sao nội dung trên website nên được viết theo chủ đề và nhu cầu tìm kiếm thay vì chạy theo mật độ từ khóa máy móc. Với SEO, mục tiêu không phải tìm cách “đánh lừa BERT”, mà là tạo trang có thông tin rõ ràng, đúng câu hỏi và đủ dữ liệu để cả người đọc lẫn hệ thống tìm kiếm xác định được nội dung đang nói về điều gì.
