{"id":22072,"date":"2026-01-11T17:08:46","date_gmt":"2026-01-11T15:08:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.insertioweb.com\/?p=22072"},"modified":"2026-01-11T17:09:53","modified_gmt":"2026-01-11T15:09:53","slug":"bert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/bert\/","title":{"rendered":"BERT (K\u00fcnstliche Intelligenz)"},"content":{"rendered":"

\u0160to je BERT?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

BERT<\/strong> (abgek\u00fcrzt von Bidirectional Encoder Representations from Transformers<\/em>) je model umjetne inteligencije i algoritam strojnog u\u010denja koji Google koristi za razumijevanje namjere pretra\u017eivanja.<\/p>\n\n\n\n

Google je BERT objavio kao open-source<\/strong> projekt 2018. godine. Prije BERT-a Google je namjeru pretra\u017eivanja utvr\u0111ivao analizom klju\u010dnih rije\u010di u upitu. S BERT-om Google koristi tehnologiju obrade prirodnog jezika (NLP)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Umjesto da samo uspore\u0111uje klju\u010dne rije\u010di iz upita s klju\u010dnim rije\u010dima na stranicama rezultata, BERT prepoznaje klju\u010dne rije\u010di u upitu<\/strong> i analizira kontekst<\/strong> u kojem su kori\u0161tene. To Googleu omogu\u0107uje da bolje razumije \u0161to korisnik zapravo tra\u017ei i da mu prika\u017ee relevantnije rezultate.<\/p>\n\n\n\n

BERT nije generativni AI poput ChatGPT-a ili Geminija. On je model za razumijevanje jezika<\/strong>, namijenjen zadacima kao \u0161to su klasifikacija teksta, odgovaranje na pitanja i prepoznavanje naziva entiteta. BERT u\u010di analiziraju\u0107i postoje\u0107i tekst, predvi\u0111aju\u0107i skrivene rije\u010di u re\u010denicama, a ne stvaraju\u0107i novi sadr\u017eaj.<\/p>\n\n\n\n

Generativni modeli poput GPT-a proizvode novi tekst \u2013 re\u010denice, odlomke ili cijele dokumente. Nasuprot tome, BERT je specijaliziran za analizu i razumijevanje postoje\u0107eg teksta<\/strong>, a ne za njegovo generiranje.<\/p>\n\n\n\n

Po \u010demu se BERT razlikuje od drugih AI modela?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

U trenutku kada je objavljen, BERT je bio jedinstven jer je mogao razumjeti kontekst<\/strong> u kojem se neka rije\u010d koristi.<\/p>\n\n\n\n

Drugi AI modeli tada su mogli predvi\u0111ati samo rije\u010di koje dolaze nakon<\/strong> neke rije\u010di ili skupine rije\u010di \u2013 bili su jednosmjerni (s lijeva na desno).<\/p>\n\n\n\n

BERT, me\u0111utim, mo\u017ee predvi\u0111ati rije\u010di koje dolaze i prije i poslije<\/strong> neke rije\u010di. Zbog toga je dvosmjeran (bidirectional)<\/strong> \u2013 analizira tekst u oba smjera: s lijeva na desno i s desna na lijevo.<\/p>\n\n\n\n

Kako BERT funkcionira<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Klasi\u010dni modeli strojnog u\u010denja pretvaraju rije\u010di u brojeve (tzv. vektore). Model poput word2vec<\/em> koristio bi isti vektor za rije\u010d chair<\/em> u obje re\u010denice, ne razlikuju\u0107i zna\u010denja.<\/p>\n\n\n\n

BERT, me\u0111utim, koristi razli\u010dite vektore<\/strong> jer razumije da se rije\u010d koristi u razli\u010ditim kontekstima. Drugim rije\u010dima, tretira ih kao dvije razli\u010dite rije\u010di iako se isto pi\u0161u. To mu omogu\u0107uje da to\u010dnije predvi\u0111a koje bi se rije\u010di trebale pojaviti u re\u010denici.<\/p>\n\n\n\n

Jedan od glavnih na\u010dina treniranja BERT-a je kori\u0161tenje maskiranih rije\u010di<\/strong>. To su rije\u010di koje su namjerno skrivene tijekom treniranja.<\/p>\n\n\n\n

Kod pretra\u017eivanja, BERT najprije prepoznaje najva\u017enije rije\u010di u upitu<\/strong>, zatim analizira rije\u010di oko njih kako bi shvatio njihov kontekst. Upravo zato mo\u017ee otkriti stvarnu namjeru pretra\u017eivanja<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Kako BERT pobolj\u0161ava Googleove rezultate pretra\u017eivanja<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Google koristi BERT kako bi bolje razumio \u0161to korisnik zapravo \u017eeli<\/strong>. To je posebno korisno kod razgovornih upita, dugih (long-tail) pretra\u017eivanja i upita koji sadr\u017ee va\u017ene prijedloge poput \u201efor\u201d i \u201eto\u201d, jer upravo oni \u010desto nose klju\u010dno zna\u010denje.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u0160to je BERT? BERT (skra\u0107eno od Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je model umjetne inteligencije i algoritam strojnog u\u010denja koji Google koristi za razumijevanje namjere pretra\u017eivanja. Google je BERT objavio … <\/p>\n

WEITERLESEN<\/a><\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":22052,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"tpgb_global_settings":"","footnotes":""},"categories":[26],"tags":[],"class_list":["post-22072","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-rjecnik","infinite-scroll-item","resize-featured-image"],"tpgb_featured_images":{"full":["https:\/\/www.insertioweb.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Logo-za-google.jpg",645,645,false],"tp-image-grid":["https:\/\/www.insertioweb.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Logo-za-google-700x700.jpg",700,700,true],"thumbnail":["https:\/\/www.insertioweb.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Logo-za-google-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.insertioweb.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Logo-za-google-300x300.jpg",300,300,true],"medium_large":["https:\/\/www.insertioweb.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Logo-za-google.jpg",645,645,false],"large":["https:\/\/www.insertioweb.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Logo-za-google.jpg",645,645,false],"default":"https:\/\/www.insertioweb.com\/wp-content\/plugins\/the-plus-addons-for-block-editor\/assets\/images\/tpgb-placeholder.jpg"},"tpgb_post_meta_info":{"get_date":"Januar 11, 2026","get_modified_date":"Januar 11, 2026","category_list":{"category":[{"term_id":26,"name":"Rje\u010dnik","slug":"rjecnik","term_group":0,"term_taxonomy_id":26,"taxonomy":"category","description":"","parent":0,"count":35,"filter":"raw"}],"post_tag":false,"post_format":false},"author_name":"insertio","author_url":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/author\/insertio\/","author_email":"insertioweb@gmail.com","author_website":"https:\/\/www.insertioweb.com","author_description":"","author_facebook":"","author_twitter":"","author_instagram":"","author_role":["administrator"],"author_firstname":"","author_lastname":"","user_login":"insertio","author_avatar":"","author_avatar_url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/00193c03147a29b56101ea2b24b996a323f330ba78cd3f9e84b29d7df878638a?s=96&d=mm&r=g","comment_count":0,"post_likes":0,"post_views":0},"tpgb_post_category":{"category":"Rje\u010dnik<\/a> "},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22072","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=22072"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22072\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22075,"href":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22072\/revisions\/22075"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/22052"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=22072"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=22072"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.insertioweb.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=22072"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}