BERT

Обновлено: 06.04.2026

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это предобученная модель обработки естественного языка, основанная на архитектуре трансформера, которая учитывает контекст слова одновременно слева и справа (двунаправленно). В отличие от предыдущих моделей, читающих текст последовательно, BERT анализирует все токены в предложении параллельно, что позволяет глубже понимать смысл за счёт зависимости слов от всего окружения.

Алгоритм

Основное преимущество BERT заключается в его способности понимать контекст и зависимости между словами в предложении. Для этого BERT использует трансформеры – мощную архитектуру нейронной сети, которая способна анализировать и учитывать широкий контекст информации для того, чтобы правильно понимать значение слов и фраз.

BERT обучается на больших объемах текстовых данных, чтобы выявить семантические связи и построить эффективные представления слов и фраз. Он учится предсказывать, какое слово в предложении может быть пропущено, основываясь на контексте. Это помогает модели понимать семантический смысл предложений и зависимости между словами.

BERT и двунаправленность

Двунаправленность в контексте BERT означает, что при вычислении представления конкретного слова модель одновременно учитывает все окружающие его слова — как предшествующие (слева), так и следующие за ним (справа). Это ключевое отличие от «однонаправленных» моделей (например, GPT), которые читают текст только слева направо (или только справа налево).

В контексте языковых моделей «однонаправленность» означает, что при обработке текста:

• Каждый токен (слово или подслово) «видит» только предыдущие токены в последовательности;
• Модель предсказывает следующий токен слева направо, опираясь исключительно на уже обработанную часть текста;
• Механизм внимания (attention) ограничен: он не может учитывать будущие токены.

Технически это реализуется через маскированное внимание (masked self‑attention): в матрице внимания блокируются связи с будущими позициями.

Для контраста рассмотрим BERT (двунаправленная модель):

• использует кодировщик трансформера;
• обучается на задаче заполнения пропусков (Masked Language Modeling, MLM): маскирует часть слов и предсказывает их по всему контексту;
• при обработке токен «видит» и предыдущие, и последующие слова;
• оптимальна для задач понимания текста (классификация, извлечение информации), но не для генерации.

Ключевые особенности

• Одна из ключевых особенностей BERT состоит в том, что он работает в двух направлениях – от начала предложения к концу и от конца к началу. Это позволяет модели учитывать контекст и влияние всех слов в предложении, вместо того чтобы рассматривать их независимо. Это делает представления BERT более полными и информативными. BERT обеспечивает связь между связанными ключевыми словами, как бы вы их ни написали. Эта способность к обоюдному прочтению увеличивает шансы на ранжирование по большему количеству ключевых слов.
• Еще одно преимущество BERT заключается в том, что после анализа ключевых слов на странице с помощью постоянно совершенствующихся протоколов он способен выявить еще больше закономерностей и тенденций в наших формах общения. Какую пользу это может принести вам?
  Как только вы начнете набирать текст, Google начнет предсказывать, что вы хотите найти в Интернете.

Есть вероятность, что со временем технология сможет просматривать страницу контента подобно человеку, смотреть слева направо, справа налево, по диагонали в любом направлении и сканировать ключевые слова, которые “выпрыгивают” со страницы. Люди воспринимают контент по-разному. Некоторые из нас читают последовательно слово за словом, в то время как другие пролистывают куски текста в поисках нужного.

Когда BERT обучен, его представления могут быть использованы для решения различных задач обработки естественного языка. Например, модель может ответить на вопросы, основываясь на понимании контекста текста, классифицировать тексты по их тематике или смыслу, или заполнять пропущенные слова в тексте. Благодаря своей гибкости и сильному пониманию языка, BERT является мощным инструментом для обработки естественного языка и понимания текстовой информации.

BERT и контекстные эмбеддинги в поиске

BERT обучает трансформеры двунаправленно, то есть учитывал одновременно полный левый и правый контекст для каждого токена. Создаваемые им вложения – контекстные . Например, вектор для слова «банка» в словосочетании «трехлитровая банка» полностью отличается от вектора для слова «банка» в словосочетании «банка для лодки».

В Google Поиске BERT был впервые использован для улучшения понимания текста на уровне отрывков, позволяя поисковой системе находить и выделять релевантные фрагменты, даже если точные термины запроса не встречались вместе в одном предложении. Это фактически сократило семантический разрыв даже больше, чем встраивание в эпоху Word2Vec. Запросы, которые ранее возвращали косвенные совпадения, теперь могли выдавать более релевантные результаты, поскольку модель лучше понимала намерение в полном контексте.

BERT также изменил процессы ранжирования. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на статические вставки документов, Google может перекодировать запрос и документ-кандидат одновременно для оценки семантического соответствия, что позволяет проводить более точное ранжирование в режиме реального времени.

BERT и LLM

Отличие BERT от LLM (Large Language Models — больших языковых моделей) — это отличие конкретного типа архитектуры от широкого класса современных моделей. BERT — это одна из ранних моделей, а LLM — это класс моделей, которые обычно больше, генерируют текст и построены иначе (чаще на декодере).

Развёрнутые отличия по ключевым параметрам

Почему BERT обычно не называют LLM?

Термин «LLM» закрепился за моделями, которые:

• Генерируют текст (а не просто понимают)
• Имеют размер от нескольких миллиардов параметров
• Часто являются фундаментальными моделями, которые используются через промптинг, без дообучения.

BERT, даже в максимальной версии (340M), по современным меркам мал (не LLM), не генерирует текст, и его основной способ применения — дообучение под задачу.

Исключения и нюансы

• Некоторые модели называют «BERT-подобными LLM» (например, RoBERTa-large с 355M — всё ещё мала по современным меркам).
• Существуют энкодер-декодерные LLM (T5, BART), которые ближе к BERT по духу, но умеют генерировать и обычно крупнее.
• Если кто-то говорит «LLM», в 2025+ году почти всегда имеет в виду авторегрессионную модель-декодер (как GPT-4, Llama 3, DeepSeek).

BERT — это не LLM. Это предшественник и одна из базовых энкодерных моделей. LLM — это класс больших генеративных моделей, чаще всего на декодерах, которые работают через промпты.

Недостатки

BERT, несмотря на свою революционность в области обработки естественного языка, обладает рядом недостатков, которые ограничивают его применение и эффективность в определенных сценариях. Эти недостатки можно условно разделить на несколько категорий:

• Вычислительная сложность и требования к ресурсам. BERT является чрезвычайно ресурсоемкой моделью. Обучение BERT с нуля требует огромных вычислительных мощностей и специализированного оборудования (например, TPU), что делает его недоступным для многих исследователей и разработчиков с ограниченными ресурсами. Даже после обучения, использование BERT для задач обработки текста требует значительных вычислительных ресурсов, что может быть проблематично для приложений с ограниченным бюджетом или требующих быстрой обработки в режиме реального времени. Это связано со сложной архитектурой модели, основанной на механизме внимания (attention mechanism), который требует значительных вычислений для каждой пары слов во входной последовательности.
• Ограничение на длину входной последовательности. BERT имеет фиксированное ограничение на длину входной последовательности, как правило, 512 токенов (субсловных единиц). Это означает, что BERT не может эффективно обрабатывать длинные документы или тексты, превышающие это ограничение. Длинные тексты приходится разбивать на более короткие сегменты, что может привести к потере контекста и снижению точности анализа. Хотя существуют методы для обработки длинных последовательностей с помощью BERT (например, Longformer), они часто связаны с дополнительными вычислительными затратами и сложностями.
• Предвзятость данных обучения. Как и многие другие модели глубокого обучения, BERT подвержен предвзятости, присутствующей в данных обучения. Если обучающие данные содержат предубеждения или стереотипы, то BERT может перенять эти предубеждения и воспроизводить их в своих предсказаниях. Это может привести к дискриминационным или некорректным результатам в задачах, связанных с анализом текста.
• Сложность интерпретации. BERT, как и другие модели глубокого обучения, часто рассматривается как “черный ящик”. Сложно понять, как именно BERT принимает решения и какие факторы влияют на его предсказания. Отсутствие интерпретируемости может быть проблемой в областях, где важна прозрачность и обоснованность результатов.
• Трудности в задачах, требующих понимания здравого смысла. BERT не всегда способен эффективно применять здравый смысл и фоновые знания при анализе текста. Это может приводить к ошибкам в задачах, требующих глубокого понимания смысла и контекста.
• Чувствительность к входным данным. BERT может быть чувствителен к небольшим изменениям во входных данных, что может приводить к нестабильным результатам. Например, незначительное перефразирование предложения может существенно изменить предсказания модели.

Ключевые модели семейства BERT

• RoBERTa (от Facebook AI): Это по сути тот же BERT, но гораздо лучше обученный. Создатели просто увеличили объем данных, отключили вспомогательную задачу (NSP) и сделали маскировку слов динамической. Результат — RoBERTa превзошла BERT почти по всем тестам, став отличной базой для других моделей, например, для многоязычной XLM-RoBERTa от Meta. Это ваш выбор, если нужна максимальная точность анализа и есть достаточные вычислительные ресурсы.
• DistilBERT (от Hugging Face): Это “легковесный” BERT, созданный через процесс дистилляции (когда большая модель обучает маленькую). Он на 40% меньше оригинала, работает на 60% быстрее, но сохраняет 97% его производительности. Идеальный инструмент для работы в реальном времени, на недорогих серверах или даже в браузере.
• ALBERT (от Google): Эта модель решает проблему огромного количества параметров BERT (часто сотни миллионов). Вместо этого она переиспользует параметры между слоями, делая модель намного легче при сохранении “глубины” анализа. Хороший выбор для глубокого анализа сложных текстов на ограниченном оборудовании.
• ELECTRA (от Google): Вместо того чтобы просто предсказывать пропущенные слова, ELECTRA учится отличать реальные слова от подставленных, генерируемых маленькой моделью-генератором. Такой “игровой” подход делает обучение намного эффективнее: при том же размере ELECTRA учится быстрее и часто показывает лучшие результаты. Используйте, когда важен баланс между скоростью обучения и точностью.
• ModernBERT (2024): Это “BERT для новых задач”. Он создан с учетом современных требований: может работать с контекстом до 8192 токенов (против ~512 у старого BERT), лучше понимает программный код, в 2-4 раза быстрее и эффективнее использует память. Если вы обрабатываете очень длинные страницы или техническую документацию — ModernBERT ваш лучший помощник.

Сравнительная таблица

Для быстрой ориентации в выборе модели – их ключевые параметры в виде таблицы.

Практическое применение в SEO

• Кластеризация запросов: модели вроде Sentence-BERT (которая берет лучшее от BERT для работы с целыми предложениями) могут анализировать семантическую близость тысяч ключевых слов, автоматически группируя их в тематические кластеры. Это экономит часы ручной работы.
• Оценка релевантности. Используя SBERT, можно сравнивать векторное представление запроса пользователя и текст на странице, вычисляя косинусное сходство. Получается объективная метрика того, насколько ваш контент отвечает на запрос.
• Автоматический аудит контента. Инструменты на базе SBERT (например, INCREV Query Match) могут находить на странице абзацы, которые плохо соответствуют целевым запросам, и даже предлагать их улучшить.

Как BERT изменил правила SEO

• От слов к смыслу. Алгоритм, который раньше искал точные совпадения ключевых слов, теперь анализирует контекст и взаимосвязи во всем предложении. Это позволяет ему понимать такие нюансы, как важность слова «без» в запросе «парковка без бордюра». Для SEO это значит, что на странице нужно давать развернутый и полезный ответ, а не просто перечислять ключевые фразы.
• Понимание «длинного хвоста». Система стала намного лучше интерпретировать длинные, разговорные запросы, которые люди задают голосом или набирают в поиске, например, «сколько варить яйцо пашот в кипящей воде». Следовательно, оптимизация под такие точные запросы (long-tail) становится как никогда важной.
• Умная кластеризация. Вы можете использовать BERT, чтобы автоматически группировать сотни и тысячи ключевых запросов в логические тематические кластеры, значительно ускоряя и улучшая качество сбора семантического ядра.

С 2022 года на смену BERT пришёл алгоритм SMITH (о чем не было объявлено официально), способный работать с контекстом в 2048 токенов, что устраняет проблему фрагментарной обработки семантики контента: SMITH способен оценить содержимое практически всей веб-страницы.

Связанные термины

• NLP
• Дистрибутивная семантика
• Домен знаний
• Мешок слов
• Релевантность