Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
BERT (Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores)
Es un modelo de procesamiento de lenguaje natural (PLN).
Desarrollado por Google en 2018.
Es una arquitectura basada en transformadores.
Diseñada para comprender el contexto bidireccional en un texto.
Es poderosa para tareas de lenguaje.
Clasificación de texto, análisis de sentimientos.
Preguntas y respuestas.
Características Clave de BERT
Preentrenamiento Bidireccional
Otros modelos previos como Word2Vec o GloVe
Generaban representaciones unidireccionales.
BERT analiza el contexto de una palabra.
En las palabras anteriores como en las siguientes.
Esto permite una comprensión más precisa.
Del significado de las palabras.
En un contexto específico.
Basado en Transformadores
BERT utiliza la arquitectura de transformadores.
Introducida por Vaswani et al. en 2017
Se basa en un mecanismo de self-attention (autoatención)
Procesa datos secuenciales.
Permite que el modelo evalúe la relación.
Entre todas las palabras en una oración simultáneamente.
Preentrenamiento y Ajuste Fino (Fine-tuning)
Preentrenamiento
BERT se entrena en grandes cantidades de texto no etiquetado.
Wikipedia y BooksCorpus.
Utilizando tareas como predicción.
De palabras enmascaradas (Masked Language Modeling)
Predicción de la siguiente oración (Next Sentence Prediction).
Fine-tuning
El modelo preentrenado se adapta para tareas específicas.
Clasificación de texto.
Sistemas de preguntas y respuestas.
Transferencia de Aprendizaje
BERT permite reutilizar el modelo preentrenado.
En una variedad de tareas con datos etiquetados.
Reduciendo significativamente la necesidad.
De entrenar modelos desde cero.
Técnicas de Entrenamiento en BERT
Masked Language Modeling (MLM)
Durante el preentrenamiento el modelo.
Enmascara un porcentaje.
dD palabras en el texto y aprende a predecirlas.
Basándose en el contexto de las palabras restantes.
Fomenta una comprensión bidireccional del texto.
Next Sentence Prediction (NSP)
BERT también se entrena para predecir.
Si una oración sigue lógicamente a otra.
En un par de oraciones.
Ayuda al modelo a capturar relaciones.
sSmánticas entre oraciones.
Variantes de BERT
DistilBERT
Una versión más ligera y eficiente de BERT.
Diseñada para ser más rápida.
Menos costosa en términos computacionales.
RoBERTa
Una mejora de BERT que elimina la tarea de NSP.
Utiliza más datos y mayor capacidad.
Para obtener mejores resultados.
ALBERT
Una variante que reduce los parámetros del modelo.
Para hacerlo más eficiente.
BERT-Multilingual
Una versión entrenada en múltiples idiomas.
Útil para aplicaciones multilingües.
Aplicaciones de BERT
Clasificación de Texto
Asignar categorías a un texto.
En análisis de sentimientos o detección de spam.
Sistemas de Preguntas y Respuestas
BERT-Base se utilizan en tareas donde se busca responder.
Preguntas basadas en un párrafo de texto.
Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER)
Identificar entidades como nombres propios.
Fechas y ubicaciones dentro de un texto.
Traducción Automática
BERT puede contribuir a mejorar la traducción.
aAentender mejor el contexto de las palabras.
Autocompletado y Búsqueda Semántica
Mejora la precisión de las búsqueda.
Comprende la intención del usuario y el contexto.
Ventajas de BERT
Comprensión Contextual Completa
BERT comprende las palabras en relación.
Con todo el contexto circundante.
Generalización
El preentrenamiento en grandes corpus de texto.
Permite aplicar BERT a múltiples tareas.
Con ajuste fino.
Transferencia de Aprendizaje
Reduce significativamente los recursos necesarios.
Entrenar modelos en tareas específicas.
Desafíos de BERT
Requerimientos Computacionales
Entrenar y usar BERT requiere hardware potente.
GPUs o TPUs.
Tamaño del Modelo
BERT tienen millones de parámetros.
Dificulta su implementación en dispositivos.
Con recursos limitados.
Sesgo de Datos
Como BERT se entrena en grandes corpus de texto.
Puede heredar sesgos presentes en los datos.
BERT ha revolucionado el procesamiento de lenguaje natural.
Estableciendo nuevos estándares.
Tareas como preguntas, respuestas y comprensión de lectura.
Su arquitectura bidireccional.
Su capacidad para transferir aprendizaje.
En el desarrollo de modelos como un pilar en la investigación.
Aplicación de la IA en el lenguaje natural.
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