¿Qué es el algoritmo BERT?

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El algoritmo BERT, siglas de Bidirectional Encoder Representations from Transformers, es un método de preentrenamiento de modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que ha revolucionado el campo desde su presentación en 2018.

En este artículo, repasamos 10 puntos clave que le ayudarán a comprender mejor este enfoque y sus implicaciones para el desarrollo de aplicaciones basadas en la comprensión del lenguaje humano, en particular mediante Google.

1. El contexto bidireccional

A diferencia de los métodos tradicionales, que analizan las palabras de un texto en una sola dirección (de izquierda a derecha o de derecha a izquierda), el algoritmo BERT tiene en cuenta simultáneamente los contextos a la izquierda y a la derecha de cada palabra. Esto proporciona una representación más rica y precisa de las relaciones semánticas entre las palabras.

¿Qué significa esto?

Gracias a este enfoque, BERT es capaz de manejar ambigüedades complejas y matices de significado que a menudo escapan a otros métodos de PNL. Sin embargo, este análisis bidireccional también requiere una mayor potencia informática y capacidad de memoria, lo que puede hacer que el entrenamiento y el uso de los modelos BERT sean más costosos en términos de tiempo y recursos de hardware.

2. Transformadores y autoaprendizaje

BERT se basa en una arquitectura de modelización denominada transformadoresque permite aprender no sólo a partir de los datos de entrenamiento proporcionados, sino también de las relaciones semánticas dentro del propio modelo. De este modo, BERT puede generar nuevas representaciones de las palabras basadas en su contexto global en el texto y mejorar gradualmente su rendimiento gracias a esta información adicional.

3. La técnica de aprendizaje del Modelo de Lenguaje Enmascarado (MLM)

Al entrenar modelos BERT, el "Modelo lingüístico enmascarado consiste en enmascarar aleatoriamente determinadas palabras en las frases de entrenamiento y pedir al modelo que prediga estas palabras basándose en las demás palabras no enmascaradas del contexto. Este paso ayuda a BERT a desarrollar una comprensión detallada de cada palabra y su relación con las demás palabras de la frase.

4. Múltiples tareas para evaluar y formar al BERT

Además de la técnica MLM, BERT también se somete a otras tareas de evaluación durante su entrenamiento, como la predicción de la relación entre dos frases o la clasificación de entidades con nombre. Este combinación de tareas contribuye a la capacidad del modelo para generalizarse y adaptarse a diversas aplicaciones de PNL.

5. Un enfoque transferible a distintas lenguas y ámbitos

El algoritmo BERT se desarrolló originalmente para el inglés, pero se descubrió que este enfoque podía ser transferido con éxito a otras lenguas y campos del saber. Las variantes de BERT ya están disponibles preentrenadas en corpus en francés, español, chino, ruso, etc., así como en documentos específicos de sectores como la sanidad o el derecho.

6. Modelos de diferentes tamaños para diferentes necesidades

Los modelos BERT están disponibles en distintos tamaños, expresados generalmente en función del número de capas (o "transformadores") y de las dimensiones de representación de las palabras. Estas variaciones de tamaño permitenadaptar el modelo a los requisitos específicos de cada aplicaciónYa se trate de rendimiento, velocidad de ejecución o consumo de recursos de hardware.

¿Cuáles son los tamaños más comunes de los modelos BERT?

Algunos ejemplos son BERT Base, que tiene 12 capas y 768 dimensiones de representación, BERT Large, con 24 capas y 1024 dimensiones, y BERT-Tiny y BERT-Mini, que ofrecen interesantes compensaciones entre tamaño y rendimiento para aplicaciones que consumen menos recursos.

7. Un algoritmo de código abierto gracias a Google

El desarrollo original de BERT corrió a cargo de investigadores de IA de Google, que contribuyeron generosamente publicaron su trabajo bajo una licencia libre y de código abierto. Esto ha permitido a la comunidad científica y a desarrolladores de todo el mundo acceder a este revolucionario algoritmo, adaptarlo a sus necesidades específicas y contribuir a su mejora constante.

8. Una amplia variedad de aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural

Gracias a sus avances en la comprensión y generalización del contexto, BERT ha encontrado numerosas aplicaciones en el campo de la PNL, como :

• Traducción automática
• Generación de texto
• Extracción de información y conocimientos
• Clasificación de documentos
• Sistemas de preguntas y respuestas
• Chatbots y asistentes virtuales

9. Derivados BERT y extensiones para casos de uso específicos

La popularidad de BERT y su disponibilidad como fuente abierta también han dado lugar a una serie de numerosos derivados y ampliacionesque buscan mejorar o adaptar el algoritmo a escenarios específicos. Entre estas variantes se encuentran RoBERTa, ALBERT, SpanBERT, BioBERT, LegalBERT, etc.

10. Retos futuros para el BERT y sus sucesores

A pesar de sus innegables éxitos, el BERT sigue presentando retos y limitaciones que la investigación en PNL se esfuerza por superar. Estos retos incluyen:

• Reducción del consumo de energía y de los recursos de hardware necesarios para entrenar y ejecutar los modelos.
• Mejorar la solidez y fiabilidad de las predicciones ante situaciones nuevas o adversas.
• Tener en cuenta una diversidad cultural y lingüística más amplia y profunda
• Comprender y controlar los sesgos y discriminaciones que pueden contener los datos de entrenamiento y los resultados de los modelos.

En resumen, el algoritmo BERT representa un gran avance en el campo del procesamiento del lenguaje natural. Sus características únicas, como el análisis contextual bidireccional, el uso de transformadores y la técnica MLM, le permiten alcanzar un rendimiento superior en una amplia variedad de tareas relacionadas con el texto.

Sin embargo, siguen existiendo retos mientras continuamos mejorando y desarrollando esta prometedora tecnología.