CodeBERT (Computerized Binarized Embedded Representation for Text) est un modèle open source de traitement du langage naturel (NLP) développé par Microsoft Research. Il a été conçu pour les tâches de compréhension du langage naturel (NLU) telles que l'analyse des sentiments, la classification de texte, la récupération de passages et la génération de texte, toutes utilisant du texte comme entrée. CodeBERT est basé sur le modèle BERT qui utilise une approche bidirectionnelle pour produire des intégrations de langage.
CodeBERT est un modèle basé sur Transformer et utilise le Transformer bidirectionnel multicouche pré-entraîné basé sur la base Google Research BERT. CodeBERT se différencie de BERT en ce sens qu'il peut effectuer une gamme de tâches en utilisant un seul réseau. CodeBERT est également capable de reconnaître à la fois les relations à long terme dans une phrase ainsi que la syntaxe et peut apprendre de la grammaire d'une langue, lui permettant de comprendre de nombreuses structures dans une phrase.
CodeBERT a récemment montré des performances impressionnantes sur une gamme de tâches NLU, telles que l'analyse des sentiments, la classification de texte, la récupération de passages et la génération de texte. Par exemple, CodeBERT a obtenu un score presque parfait sur l'ensemble de données SNLI (Stanford Natural Language Inference).
CodeBERT présente également des avantages potentiels dans d'autres tâches, telles que la réponse aux questions et les systèmes conversationnels. En tant que membre de l'équipe Microsoft Research, CodeBERT est évalué avec un certain nombre de tâches du monde réel, telles que des robots de service client, des systèmes de réponses aux questions, etc.
Pour résumer, CodeBERT est un modèle open source de traitement du langage naturel (NLP) qui utilise une approche bidirectionnelle pour produire des intégrations de langage. CodeBERT a montré d'excellentes performances sur une gamme de tâches NLU et a des applications potentielles dans de nombreux types de tâches différents.
