BERT, czyli "Bidirectional Encoder Representations from Transformers", to zaawansowany model przetwarzania j臋zyka naturalnego (NLP) opracowany przez Google. Kluczow膮 innowacj膮 BERT jest jego zdolno艣膰 do analizy kontekstu dwukierunkowego, co oznacza, 偶e mo偶e jednocze艣nie rozumie膰 kontekst s艂贸w przed i po danym s艂owie w zdaniu. Dzi臋ki temu BERT lepiej rozumie z艂o偶one zale偶no艣ci i niuanse j臋zykowe. Model ten korzysta z architektury "transformers", kt贸ra jest oparta na mechanizmie uwagi (ang. attention mechanism). Pozwala to modelowi na skupienie si臋 na istotnych fragmentach tekstu podczas analizy, zamiast przetwarza膰 ca艂e zdanie lub dokument w spos贸b liniowy. Dzi臋ki temu BERT jest bardzo efektywny w rozumieniu kontekstu i znaczenia s艂贸w w r贸偶nych sytuacjach j臋zykowych. BERT zosta艂 wytrenowany na ogromnych zbiorach danych tekstowych, co pozwoli艂o mu na nauk臋 subtelnych niuans贸w j臋zyka oraz na rozumienie z艂o偶onych struktur gramatycznych i stylistycznych. Jego wytrenowanie polega艂o na rozwi膮zaniu dw贸ch podstawowych zada艅: maskowania s艂贸w (tj. przewidywania ukrytych s艂贸w w zdaniu) oraz przewidywania kolejno艣ci zda艅. Dzi臋ki temu model jest w stanie lepiej rozumie膰 zwi膮zki i zale偶no艣ci mi臋dzy s艂owami i frazami. BERT znalaz艂 zastosowanie w wielu obszarach NLP, w tym w wyszukiwaniu informacji, analizie sentymentu, t艂umaczeniu maszynowym, odpowiedziach na pytania i generowaniu tekstu. Jego zdolno艣膰 do rozumienia kontekstu i niuans贸w j臋zykowych czyni go jednym z najbardziej zaawansowanych narz臋dzi w dziedzinie przetwarzania j臋zyka naturalnego.