BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

1. 1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT, viết tắt của Bidirectional Encoder Representations from Transformers, là một mô hình ngôn ngữ dựa trên kiến trúc Transformer, được Google phát triển và công bố vào năm 2018. Nó đã tạo ra một cuộc cách mạng trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nhờ khả năng hiểu ngữ cảnh ngôn ngữ một cách sâu sắc và hiệu quả. Bài viết này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về BERT, từ kiến trúc cơ bản, quá trình huấn luyện, ứng dụng thực tế, đến những hạn chế và các mô hình kế thừa.

1. 1. 1. 1. Giới thiệu về Transformer

Để hiểu BERT, trước tiên chúng ta cần nắm vững kiến trúc Transformer. Transformer, được giới thiệu trong bài báo "Attention is All You Need" năm 2017, đã thay thế các kiến trúc tuần tự như Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và Mạng nơ-ron hồi quy dài-ngắn hạn (LSTM) trong nhiều tác vụ NLP.

Điểm mạnh của Transformer nằm ở cơ chế Attention, cho phép mô hình tập trung vào các phần khác nhau của câu khi xử lý thông tin. Thay vì xử lý tuần tự, Transformer có thể xử lý toàn bộ câu cùng một lúc, giúp tăng tốc độ huấn luyện và cải thiện hiệu suất. Transformer bao gồm hai phần chính: Encoder và Decoder. BERT sử dụng kiến trúc Encoder của Transformer.

1. 1. 1. 2. Kiến trúc BERT

BERT dựa trên kiến trúc Transformer Encoder. Cụ thể, BERT sử dụng nhiều lớp Encoder xếp chồng lên nhau. Có hai phiên bản BERT chính:

• **BERT-Base:** 12 lớp Encoder, 12 đầu Attention, tổng cộng 110 triệu tham số.
• **BERT-Large:** 24 lớp Encoder, 16 đầu Attention, tổng cộng 340 triệu tham số.

Mỗi lớp Encoder bao gồm hai sub-layer chính:

• **Multi-Head Self-Attention:** Cho phép mô hình học mối quan hệ giữa các từ trong câu. "Multi-Head" nghĩa là mô hình sử dụng nhiều cơ chế Attention khác nhau để nắm bắt các loại mối quan hệ khác nhau.
• **Feed Forward Network:** Một mạng nơ-ron feed forward được áp dụng cho từng vị trí từ trong câu.

Ngoài ra, BERT sử dụng các kỹ thuật như Residual Connections và Layer Normalization để giúp quá trình huấn luyện ổn định hơn.

1. 1. 1. 3. Quá trình Huấn luyện BERT

BERT được huấn luyện bằng hai nhiệm vụ chính:

• **Masked Language Modeling (MLM):** Một phần trăm nhất định (thường là 15%) các từ trong câu được che đi (masked), và mô hình được huấn luyện để dự đoán các từ bị che dựa trên ngữ cảnh xung quanh. Ví dụ: "The [MASK] is blue." Mô hình sẽ phải dự đoán từ "sky". MLM giúp BERT hiểu ngữ cảnh hai chiều (bidirectional) – nghĩa là nó xem xét cả từ trước và sau từ bị che để đưa ra dự đoán.
• **Next Sentence Prediction (NSP):** Mô hình được cung cấp hai câu, và nó phải dự đoán xem câu thứ hai có phải là câu tiếp theo trong văn bản gốc hay không. Ví dụ:

   *   Câu 1: "The cat sat on the mat."
   *   Câu 2: "The dog barked loudly."
   *   Nhãn: Không phải câu tiếp theo.

   NSP giúp BERT hiểu mối quan hệ giữa các câu và cải thiện hiệu suất trong các tác vụ như Trả lời câu hỏi (Question Answering) và Suy luận ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Inference).

Quá trình huấn luyện BERT đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu văn bản. Google đã sử dụng BooksCorpus (800M words) và English Wikipedia (2,500M words) để huấn luyện BERT.

1. 1. 1. 4. Ứng dụng của BERT

BERT có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ NLP khác nhau, bao gồm:

• **Phân loại văn bản:** Phân tích cảm xúc, Phân loại chủ đề, Nhận dạng spam.
• **Trả lời câu hỏi:** Tìm câu trả lời cho một câu hỏi trong một đoạn văn bản.
• **Suy luận ngôn ngữ tự nhiên:** Xác định mối quan hệ giữa hai câu (entailment, contradiction, neutral).
• **Nhận dạng thực thể có tên:** Xác định và phân loại các thực thể có tên (ví dụ: người, tổ chức, địa điểm) trong văn bản.
• **Dịch máy:** Dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
• **Tóm tắt văn bản:** Tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn của một văn bản dài.

Để sử dụng BERT cho một tác vụ cụ thể, thường cần phải thực hiện một bước tinh chỉnh (fine-tuning). Fine-tuning bao gồm việc huấn luyện BERT trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, cụ thể cho tác vụ đó.

1. 1. 1. 5. Các biến thể và mô hình kế thừa của BERT

Sau khi BERT được công bố, nhiều biến thể và mô hình kế thừa đã được phát triển để cải thiện hiệu suất và giải quyết các hạn chế của BERT. Một số mô hình đáng chú ý bao gồm:

• **RoBERTa:** Một phiên bản cải tiến của BERT, được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn hơn và sử dụng kỹ thuật huấn luyện khác. RoBERTa loại bỏ nhiệm vụ NSP và sử dụng batch size lớn hơn.
• **ALBERT:** Một phiên bản nhẹ hơn của BERT, sử dụng các kỹ thuật giảm tham số để giảm kích thước mô hình.
• **DistilBERT:** Một phiên bản chưng cất của BERT, được huấn luyện để tái tạo hành vi của BERT-Base với số lượng tham số ít hơn đáng kể.
• **ELECTRA:** Một mô hình huấn luyện dựa trên nguyên tắc "Replaced Token Detection" để tận dụng hiệu quả hơn dữ liệu huấn luyện.
• **XLNet:** Một mô hình ngôn ngữ tự hồi quy (autoregressive) sử dụng phép hoán vị (permutation) để học các biểu diễn hai chiều.

1. 1. 1. 6. Hạn chế của BERT

Mặc dù BERT đã đạt được những thành công đáng kể, nó vẫn có một số hạn chế:

• **Kích thước mô hình:** BERT-Large có kích thước rất lớn, đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán để huấn luyện và triển khai.
• **Khả năng suy luận:** BERT đôi khi gặp khó khăn trong các tác vụ suy luận phức tạp.
• **Hiệu suất trên các ngôn ngữ ít tài nguyên:** BERT thường hoạt động kém hiệu quả trên các ngôn ngữ có ít dữ liệu huấn luyện.
• **Thiên kiến:** BERT có thể kế thừa các thiên kiến từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến các kết quả không công bằng.

1. 1. 1. 7. BERT trong lĩnh vực Giao dịch Tài chính và Tùy chọn Nhị phân

Mặc dù BERT chủ yếu được biết đến trong lĩnh vực NLP, nó cũng có tiềm năng ứng dụng trong lĩnh vực giao dịch tài chính, đặc biệt là trong phân tích cảm xúc tin tức và dự đoán xu hướng thị trường.

• **Phân tích cảm xúc tin tức:** BERT có thể được sử dụng để phân tích cảm xúc của các bài báo tin tức, báo cáo tài chính và các nguồn thông tin khác để đánh giá tác động của chúng đối với thị trường tài chính. Phân tích cảm xúc có thể cung cấp thông tin quan trọng cho các nhà giao dịch.
• **Dự đoán xu hướng thị trường:** BERT có thể được sử dụng để phân tích các mô hình ngôn ngữ trong dữ liệu thị trường (ví dụ: tweet, diễn đàn trực tuyến) để dự đoán xu hướng giá.
• **Phân tích rủi ro:** BERT có thể được sử dụng để xác định các rủi ro tiềm ẩn trong các báo cáo tài chính và các tài liệu khác.

Trong lĩnh vực Tùy chọn nhị phân, BERT có thể hỗ trợ:

• **Dự đoán hướng giá:** Phân tích tin tức và dữ liệu thị trường để dự đoán xem giá tài sản sẽ tăng hay giảm trong một khoảng thời gian nhất định.
• **Đánh giá rủi ro:** Đánh giá mức độ rủi ro liên quan đến một giao dịch tùy chọn nhị phân cụ thể.
• **Tự động hóa giao dịch:** Xây dựng các hệ thống giao dịch tự động dựa trên kết quả phân tích của BERT.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng giao dịch tài chính là một lĩnh vực phức tạp và không có mô hình nào có thể đảm bảo lợi nhuận. BERT chỉ là một công cụ hỗ trợ ra quyết định và cần được sử dụng kết hợp với các kỹ thuật phân tích khác.

• • Các chiến lược liên quan, phân tích kỹ thuật và phân tích khối lượng:**

1. Moving Averages 2. Relative Strength Index (RSI) 3. MACD (Moving Average Convergence Divergence) 4. Bollinger Bands 5. Fibonacci Retracements 6. Elliott Wave Theory 7. Candlestick Patterns 8. Volume Weighted Average Price (VWAP) 9. On Balance Volume (OBV) 10. Ichimoku Cloud 11. Support and Resistance Levels 12. Trend Lines 13. Gap Analysis 14. Correlation Analysis 15. Monte Carlo Simulation

1. 1. 1. 8. Kết luận

BERT là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ đã tạo ra một cuộc cách mạng trong lĩnh vực NLP. Khả năng hiểu ngữ cảnh ngôn ngữ một cách sâu sắc và hiệu quả của BERT đã mở ra nhiều ứng dụng mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả giao dịch tài chính và tùy chọn nhị phân. Mặc dù BERT có một số hạn chế, nhưng nó vẫn là một công cụ quan trọng cho các nhà nghiên cứu và các nhà phát triển. Sự phát triển liên tục của các mô hình kế thừa và các kỹ thuật huấn luyện mới sẽ tiếp tục cải thiện hiệu suất và mở rộng phạm vi ứng dụng của BERT trong tương lai.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Mạng nơ-ron hồi quy Mạng nơ-ron hồi quy dài-ngắn hạn Attention Trả lời câu hỏi Suy luận ngôn ngữ tự nhiên Phân tích cảm xúc Phân loại chủ đề Nhận dạng spam Dịch máy Tóm tắt văn bản Transformer RoBERTa ALBERT DistilBERT ELECTRA XLNet Tùy chọn nhị phân Phân tích kỹ thuật Phân tích khối lượng L

Bắt đầu giao dịch ngay

Đăng ký tại IQ Option (Tiền gửi tối thiểu $10) Mở tài khoản tại Pocket Option (Tiền gửi tối thiểu $5)

Tham gia cộng đồng của chúng tôi

Đăng ký kênh Telegram của chúng tôi @strategybin để nhận: ✓ Tín hiệu giao dịch hàng ngày ✓ Phân tích chiến lược độc quyền ✓ Cảnh báo xu hướng thị trường ✓ Tài liệu giáo dục cho người mới bắt đầu