Bert es un marco de aprendizaje automático de código abierto para el procesamiento del lenguaje natural (PNL) que ayuda a las computadoras a comprender el lenguaje ambiguo mediante el uso del contexto del texto circundante. El modelo estaba provocado en texto de Wikipedia en inglés y el corpus Brown, y se puede ajustar con conjuntos de datos de preguntas y respuestas. Bert significa representaciones de codificadores bidireccionales de Transformers y se basa en el modelo de transformador, que conecta cada elemento de salida a cada elemento de entrada dinámicamente.
¿Qué es Bert?
Bert está diseñado para enfrentar los desafíos de interpretar el lenguaje natural. Los modelos de lenguaje tradicionales procesaron el texto solo secuencialmente, de izquierda a derecha o de derecha a izquierda, lo que hizo que la comprensión del contexto se limitara. Bert supera esta limitación al leer el texto bidireccionalmente, lo que le permite capturar el contexto completo de las palabras. Su espiraje en vasto y no etiquetado por el texto y la capacidad de ser ajustados en tareas específicas lo convierten en una herramienta poderosa en la PNL moderna.
Cómo funciona Bert
La fuerza de Bert proviene de su arquitectura de transformador subyacente. A diferencia de los modelos anteriores que dependían de secuencias fijas, los transformadores procesan datos en cualquier orden, lo que permite a Bert sopesar las influencias de todas las palabras alrededor de una palabra objetivo. Este enfoque bidireccional agudiza su comprensión del lenguaje.
Arquitectura del transformador
El modelo de transformador forma la columna vertebral de Bert. Asegura que cada elemento de salida se calcule dinámicamente en función de cada elemento de entrada. Este diseño permite a Bert manejar el contexto examinando las relaciones en toda la oración, no solo en una progresión unidireccional.
Modelado de idiomas enmascarados
Bert utiliza una técnica llamada modelado de lenguaje enmascarado (MLM). En MLM, ciertas palabras en una oración están ocultas, y Bert debe predecir estas palabras enmascaradas basadas en el resto de la oración. Esto obliga al modelo a desarrollar una comprensión profunda del contexto en lugar de depender de representaciones estáticas de palabras.
Predicción de la siguiente oración
La siguiente predicción de oraciones (NSP) entrena a Bert para determinar si una oración lógicamente sigue a otra. Al aprender la relación entre los pares de oraciones, emparejados de manera correcta e incorrecta, Berte mejora su capacidad para capturar el flujo del lenguaje, lo cual es crucial para tareas como la respuesta a las preguntas.
Mecanismos de autoatencia
La autoatición le permite a Bert sopesar la relevancia de cada palabra en relación con los demás en una oración. Este mecanismo es clave cuando el significado de una palabra cambia a medida que se agrega un nuevo contexto, asegurando que la interpretación de Bert sea precisa incluso cuando las palabras son ambiguas.
Antecedentes e historia
El desarrollo de Bert marcó una desviación significativa de los modelos de idiomas anteriores. Modelos anteriores, como los basados en redes neuronales recurrentes (RNN) y redes neuronales convolucionales (CNN), el texto procesado en un orden secuencial fijo. Esta limitación obstaculizó su desempeño en las tareas que se basaban completamente en la comprensión del contexto.
En 2017, Google presentó el modelo Transformer, allanando el camino para innovaciones como Bert. Para 2018, Google Lanzado y de código abierto Bert, y la investigación mostró que logró resultados de última generación en 11 tareas de comprensión del lenguaje natural, incluido el análisis de sentimientos, el etiquetado de roles semánticos y la clasificación de texto. En octubre de 2019, Google aplicó a Bert a sus algoritmos de búsqueda con sede en EE. UU., Lo que mejora la comprensión de aproximadamente el 10% de las consultas de búsqueda en inglés. Para diciembre de 2019, Bert se había extendido a más de 70 idiomas, mejorando la búsqueda de voz y texto.
Aplicaciones y usos
Bert tiene una amplia gama de aplicaciones en PNL, que permite tareas de uso general y especializados. Su diseño lo hace ideal para mejorar la precisión de la comprensión y el procesamiento del lenguaje.
Tareas de PNL
Bert apoya tareas de secuencia a secuencia como respuesta a preguntas, resumen de resumen, predicción de oraciones y generación de respuesta conversacional. También se destaca en las tareas de comprensión del lenguaje natural, como la desambiguación del sentido de las palabras, la resolución de la polisemia, la inferencia del lenguaje natural y la clasificación de sentimientos.
Variantes especializadas
Se han desarrollado muchas adaptaciones de BERT para optimizar los dominios específicos de rendimiento o objetivo. Los ejemplos incluyen Patentbert para la clasificación de patentes, Docbert para la clasificación de documentos, BioBert para minería de texto biomédico y Scibert para la literatura científica. Otras versiones como Tinybert, Distilbert, Albert, Spanbert, Roberta y Electra ofrecen mejoras en la velocidad, la eficiencia o la precisión específica de la tarea.
Bert vs. GPT
Si bien tanto Bert como GPT son los principales modelos de idiomas, tienen diferentes propósitos. Bert se enfoca en comprender el texto leyéndolo en su totalidad utilizando el contexto desde ambas direcciones. Esto lo hace ideal para tareas como la interpretación de la consulta de búsqueda y el análisis de sentimientos. Por el contrario, los modelos GPT están diseñados para la generación de texto, sobresaliendo en la creación de contenido original y resumir textos largos.
Impacto en la IA y la búsqueda
Google usa Bert para mejorar la interpretación de las consultas de búsqueda al comprender el contexto mejor que los modelos anteriores. Esto ha llevado a resultados más relevantes para aproximadamente el 10% de las consultas de búsqueda en inglés de EE. UU. La capacidad de Bert para procesar el contexto también ha mejorado la búsqueda de voz y la precisión de búsqueda basada en texto, particularmente porque se ha adaptado para su uso en más de 70 idiomas. Su influencia se extiende a lo largo de la IA, estableciendo nuevos estándares para la comprensión del lenguaje natural y empujando el desarrollo de modelos más avanzados.
