Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Is het waar dat BERT nog steeds de meest geavanceerde taalmodellen is?

###

### Antwoord:
Is het waar dat BERT nog steeds de meest geavanceerde taalmodellen is?
Eerder werd de stand van de techniek voor de taalmodellen van het NLP gebruikt als de RNN-modellen die de woorden in volgorde uitwerkten, in de volgorde waarin ze in de context verschijnen, één woord per keer. Bijgevolg zijn deze modellen moeilijk parallel en slecht in het onderhouden van contextuele relaties door middel van lange tekstingangen die, in de context van het NLP, fundamenteel zijn. De Transformer, een model dat in 2017 werd geïntroduceerd, omzeilt deze problemen. Transformers gebruiken een aandachtsmechanisme, dat "aandacht" geeft aan de meest nuttige woorden om het volgende woord in een zin te voorspellen. Met deze aandachtsmechanismen verwerken Transformers een reeks woordingangen allemaal tegelijk en brengen de relevante afhankelijkheden in kaart tussen de woorden onafhankelijk van de afstand tussen de woorden die in de tekst worden weergegeven. Bijgevolg zijn de Transformers zeer parallelbaar, ze kunnen veel grotere modellen trainen op een hogere snelheid en contextuele klues gebruiken om dubbelzinnigheidsproblemen op te lossen. De meest gebruikte modellen tot op dat moment zijn BRT, bidirectionele en GPT, een meer algemene benadering.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Is het waar dat BERT nog steeds de meest geavanceerde taalmodellen is?

###

### Antwoord:
Eerder werd de stand van de techniek voor de taalmodellen van het NLP gebruikt als de RNN-modellen die de woorden in volgorde uitwerkten, in de volgorde waarin ze in de context verschijnen, één woord per keer. Bijgevolg zijn deze modellen moeilijk parallel en slecht in het onderhouden van contextuele relaties door middel van lange tekstingangen die, in de context van het NLP, fundamenteel zijn. De Transformer, een model dat in 2017 werd geïntroduceerd, omzeilt deze problemen. Transformers gebruiken een aandachtsmechanisme, dat "aandacht" geeft aan de meest nuttige woorden om het volgende woord in een zin te voorspellen. Met deze aandachtsmechanismen verwerken Transformers een reeks woordingangen allemaal tegelijk en brengen de relevante afhankelijkheden in kaart tussen de woorden onafhankelijk van de afstand tussen de woorden die in de tekst worden weergegeven. Bijgevolg zijn de Transformers zeer parallelbaar, ze kunnen veel grotere modellen trainen op een hogere snelheid en contextuele klues gebruiken om dubbelzinnigheidsproblemen op te lossen. De meest gebruikte modellen tot op dat moment zijn BRT, bidirectionele en GPT, een meer algemene benadering.