CodeBERT (Computerized Binarized Embedded Representation for Text) adalah model pemrosesan bahasa alami (NLP) open source yang dikembangkan oleh Microsoft Research. Ini dirancang untuk tugas pemahaman bahasa alami (NLU) seperti analisis sentimen, klasifikasi teks, pengambilan bagian, dan pembuatan teks, semuanya menggunakan teks sebagai masukan. CodeBERT didasarkan pada model BERT yang menggunakan pendekatan dua arah untuk menghasilkan penyematan bahasa.
CodeBERT adalah model berbasis Transformer dan menggunakan Transformer dua arah multi-lapisan yang telah dilatih sebelumnya berdasarkan Base Google Research BERT. CodeBERT berbeda dari BERT karena ia dapat melakukan berbagai tugas menggunakan satu jaringan. CodeBERT juga mampu mengenali hubungan jangka panjang dalam sebuah kalimat serta sintaksis dan dapat belajar dari tata bahasa suatu bahasa, memungkinkannya untuk memahami banyak struktur dalam sebuah kalimat.
CodeBERT baru-baru ini menunjukkan kinerja yang mengesankan pada berbagai tugas NLU, seperti analisis sentimen, klasifikasi teks, pengambilan bagian, dan pembuatan teks. Misalnya, CodeBERT mencapai skor hampir sempurna pada kumpulan data Stanford Natural Language Inference (SNLI).
CodeBERT juga memiliki potensi keunggulan dalam tugas lain, seperti menjawab pertanyaan dan sistem percakapan. Sebagai bagian dari tim Riset Microsoft, CodeBERT sedang dievaluasi dengan sejumlah tugas dunia nyata, seperti bot layanan pelanggan, sistem penjawab pertanyaan, dan banyak lagi.
Singkatnya, CodeBERT adalah model pemrosesan bahasa alami (NLP) open source yang menggunakan pendekatan dua arah untuk menghasilkan penyematan bahasa. CodeBERT telah menunjukkan kinerja luar biasa pada berbagai tugas NLU dan memiliki potensi penerapan dalam berbagai jenis tugas.
