BERTのフリーランス案件・求人

■BERT（自然言語処理技術）とは BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Google AIチームが開発した自然言語処理（NLP）のための事前学習済みモデルおよび手法で、コンテキストを考慮した単語の双方向表現を獲得することで、質問応答、文章分類、固有表現認識、感情分析など、様々なNLPタスクで高い性能を発揮します。BERTは、Transformerアーキテクチャに基づいており、大規模なテキストコーパスから教師なし学習により汎用的な言語表現を学習します。 BERTの特徴として、Masked Language Modeling（MLM）とNext Sentence Prediction（NSP）の2つの事前学習タスクにより、単語の両方向からのコンテキスト情報を取り込むこと、Fine-tuningにより特定のタスクに適応させることで、高い精度を達成できること、多言語対応モデルが提供されており、100以上の言語に対応していること、モデルのサイズが大きく、大規模なテキストコーパスで学習されているため、汎用性が高いこと、TensorFlowやPyTorchなどの主要なディープラーニングフレームワークで利用可能なこと、オープンソースで公開されているため、誰でも利用・改変が可能なことなどが挙げられます。 BERTができる開発は、質問応答システムの構築、文章の分類と感情分析、固有表現認識によるテキストのアノテーション、文章の要約と生成、機械翻訳の精度向上、チャットボットやカスタマーサポートの自動化、ドキュメントの検索とランキング、スペルチェックや文法チェックへの応用、テキストマイニングとトレンド分析と幅広いです。 BERTを活用している世界的サービスやプロダクトは、Google検索、Google Drive、Gmail、Googleドキュメント、Microsoft Bing、LinkedIn、Zendesk、Grammarly、Salesforce Einsteinなどが挙げられます。また、BERTをベースにした派生モデルやファインチューニング済みモデルも多数公開されており、自然言語処理の研究者やエンジニアがBERTを基盤として新たなモデルやアプリケーションを開発しています。BERTは自然言語処理分野に大きなブレイクスルーをもたらし、人間に近い言語理解を実現するための重要な一歩となったと評価されています。 ■BERT（自然言語処理技術）を活用するメリット この章ではBERT（自然言語処理技術）を活用するメリットについて説明します。 BERT（自然言語処理技術）を習得することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・大規模な事前学習済みモデルによる高精度な自然言語処理が可能 ・転移学習により少量のデータから高精度なモデル構築が可能 ・多言語対応しておりグローバルな自然言語処理システムの構築に有効 ・質問応答、文章要約、感情分析など幅広いタスクに応用可能 ・PyTorchやTensorFlowなどの主要なフレームワークで利用可能 ・モデルの解釈性が高くアウトプットの説明可能性も担保できる ・コミュニティが活発でありモデルの継続的な改良が見込める BERT（自然言語処理技術）は検索システム、チャットボット、コンテンツ推薦システム、音声認識システムなど様々なアプリケーションに活用されており、フリーランス求人・案件数も多いです。上記活用する上でのメリットを踏まえて、習得可否を検討することをおすすめします。 ■BERT（自然言語処理技術）を活用するデメリット この章ではBERT（自然言語処理技術）を活用するデメリットについて説明します。 BERT（自然言語処理技術）を習得することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・モデルのサイズが大きく計算リソースを大量に消費する ・学習に大量のデータと時間を要するためコストがかかる ・ファインチューニングにはある程度の自然言語処理の知識が必要 ・推論速度が遅くリアルタイム性が求められるシステムには不向き BERT（自然言語処理技術）はメリットが多いですが、計算コストの高さや推論速度の遅さなど注意すべき点がいくつかあることを理解しておきましょう。 BERT（自然言語処理技術）習得を今後検討しているフリーランスエンジニアはBERT（自然言語処理技術）を活用するメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。