Maskeli dil modelleri, doğal dil anlamadaki (NLU) daha zor görevlerden bazılarını çözmek için kullanılan bir tür doğal dil işleme (NLP) algoritmasıdır. Tipik bir maskeli dil modelinde, belirli bir dildeki kelimeler "maskelenir" veya "gizlenir" ve modelin orijinal kelimeleri tahmin etmek için "boşlukları doldurması" gerekir. Bu, modelin kelimelerin ardındaki anlamı anlama yeteneğini güçlendirir ve yeni veriler üzerinde tahminler oluşturmak veya çıkarım görevleri için kullanılabilir.
Maskeli dil modellerinin kullanımı 2000'li yılların ortalarında başladı ve soru cevaplama, özetleme ve duygu analizi gibi uygulamalarla popülerliği arttı. En popüler maskeli dil modeli, Google tarafından 2018 yılında piyasaya sürülen BERT'tir (Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri). BERT, bir dizi çift yönlü "transformatör bloğu" kullanarak etiketlenmemiş metinden dil temsillerini öğrenebilen derin öğrenme tabanlı bir yöntemdir. ” Bu, belirli bir dil modelindeki ağırlıkların optimizasyonuyla sonuçlanır ve doğal dil anlama görevlerinde daha iyi performansa yol açar.
Maskeli dil modelleri, karmaşık metinlerin anlaşılmasını ve oluşturulmasını gerektiren endüstriyel düzeydeki projelerde de kullanım alanı bulmuştur. Örneğin, teknoloji daha doğru müşteri hizmetleri sohbet robotlarının yanı sıra kişiselleştirilmiş önerilere de uygulandı.
Teknoloji henüz başlangıç aşamasında ama hızla gelişiyor. Daha fazla veri elde edildikçe ve bu modellerin doğruluğu artmaya devam ettikçe, maskelenmiş dil modellerinin doğal dil işlemenin geleceğinde büyük bir etkiye sahip olması bekleniyor.
