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Las herramientas de IA como ChatGPT se han vuelto increíblemente populares desde que se lanzaron. Estas herramientas superan los límites del procesamiento del lenguaje natural (NLP), lo que facilita que la IA mantenga conversaciones y procese el lenguaje como una persona real.
Como sabrá, ChatGPT se basa en el modelo de transformador preentrenado generativo (GPT). Sin embargo, ese no es el único modelo pre-entrenado que existe.
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En 2018, los ingenieros de Google desarrollaron BERT (Representación de codificador bidireccional de Transformers), un modelo de aprendizaje profundo preentrenado diseñado para comprender el contexto de las palabras en una oración, lo que le permite realizar tareas como análisis de sentimientos, respuesta a preguntas, y reconocimiento de entidad nombrada con alta precisión.
¿Qué es BERT?
BERT es un modelo de aprendizaje profundo desarrollado por Investigación de IA de Google que utiliza el aprendizaje no supervisado para comprender mejor las consultas en lenguaje natural. El modelo utiliza una arquitectura transformadora para aprender representaciones bidireccionales de datos de texto, lo que le permite comprender mejor el contexto de las palabras dentro de una oración o párrafo.
Esto facilita que las máquinas interpreten el lenguaje humano tal como se habla en la vida cotidiana. Es importante mencionar que, históricamente, a las computadoras les ha resultado difícil procesar el lenguaje, especialmente comprender el contexto.
A diferencia de otros modelos de procesamiento de lenguaje, BERT está capacitado para realizar más de 11 tareas comunes de PNL, lo que lo convierte en una opción extremadamente popular en los círculos de aprendizaje automático.
Cuando se compara con otros modelos de transformadores populares como GPT-3, BERT tiene una clara ventaja: es bidireccional y, como tal, es capaz de evaluar el contexto de izquierda a derecha y de derecha a izquierda. GPT-3.5 y GPT-4 solo consideran el contexto de izquierda a derecha, mientras que BERT atiende a ambos.
Los modelos de lenguaje como GPT usan contexto unidireccional para entrenar el modelo, lo que permite ChatGPT para realizar varias tareas. En términos simples, estos modelos analizaron el contexto de entrada de texto de izquierda a derecha o, en algunos casos, de derecha a izquierda. Sin embargo, este enfoque unidireccional tiene limitaciones en lo que respecta a la comprensión del texto, lo que provoca imprecisiones en los resultados generados.
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Esencialmente, esto significa que BERT analiza el contexto completo de una oración antes de dar una respuesta. Sin embargo, es pertinente mencionar que GPT-3 se entrenó en un corpus de texto considerablemente más grande (45 TB) en comparación con BERT (3 TB).
BERT es un modelo de lenguaje enmascarado
Una cosa importante que debe saber aquí es que BERT se basa en el enmascaramiento para comprender el contexto de una oración. Al procesar una oración, elimina partes de ella y se basa en el modelo para predecir y completar los espacios en blanco.
Esto le permite 'predecir' el contexto, esencialmente. En oraciones donde una palabra puede tener dos significados diferentes, esto le da a los modelos de lenguaje enmascarado una clara ventaja.
¿Cómo funciona BERT?
BERT se entrenó en un conjunto de datos de más de 3300 millones de palabras (dependiendo de Wikipedia para hasta 2500 millones de palabras) y BooksCorpus de Google para 800 millones de palabras.
El contexto bidireccional único de BERT permite el procesamiento simultáneo de texto de izquierda a derecha y viceversa. Esta innovación mejora la comprensión del modelo del lenguaje humano, lo que le permite comprender relaciones complejas entre las palabras y su contexto.
El elemento de bidireccionalidad ha posicionado a BERT como un modelo transformador revolucionario, impulsando mejoras notables en las tareas de NLP. Más importante aún, también ayuda a delinear la gran destreza de las herramientas que usan inteligencia artificial (IA) para procesar el lenguaje.
La eficacia de BERT no se debe solo a su bidireccionalidad, sino también a cómo se entrenó previamente. La fase previa al entrenamiento de BERT comprendía dos pasos esenciales, a saber, el modelo de lenguaje enmascarado (MLM) y la predicción de la siguiente oración (NSP).
Si bien la mayoría de los métodos de preentrenamiento enmascaran elementos de secuencia individuales, BERT usa MLM para enmascarar aleatoriamente un porcentaje de tokens de entrada en una oración durante el entrenamiento. Este enfoque obliga al modelo a predecir las palabras que faltan, teniendo en cuenta el contexto de ambos lados de la palabra enmascarada, de ahí la bidireccionalidad.
Luego, durante NSP, BERT aprende a predecir si la oración X realmente sigue a la oración Y. Esta capacidad entrena al modelo para comprender las relaciones entre oraciones y el contexto general, lo que, a su vez, contribuye a la efectividad del modelo.
BERT de ajuste fino
Después del entrenamiento previo, BERT pasó a una fase de ajuste, donde el modelo se adaptó a varias tareas de PNL, incluido el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades nombradas y los sistemas de preguntas y respuestas. El ajuste fino implica aprendizaje supervisado, aprovechando conjuntos de datos etiquetados para mejorar el rendimiento del modelo para tareas específicas.
El enfoque de entrenamiento de BERT se considera 'universal' porque permite que la misma arquitectura de modelo aborde diferentes tareas sin necesidad de grandes modificaciones. Esta versatilidad es otra razón más de la popularidad de BERT entre los entusiastas de la PNL.
Por ejemplo, Google utiliza BERT para predecir consultas de búsqueda y para insertar palabras faltantes, especialmente en términos de contexto.
¿Para qué se usa comúnmente BERT?
Si bien Google usa BERT en su motor de búsqueda, tiene varias otras aplicaciones:
Análisis de los sentimientos
El análisis de sentimientos es una aplicación central de NLP que se ocupa de clasificar datos de texto en función de las emociones y opiniones incrustadas en ellos. Esto es crucial en numerosos campos, desde monitorear la satisfacción del cliente hasta predecir las tendencias del mercado de valores.
BERT brilla en este dominio, ya que captura la esencia emocional de la entrada de texto y predice con precisión el sentimiento detrás de las palabras.
Resumen de texto
Debido a su naturaleza bidireccional y sus mecanismos de atención, BERT puede captar cada ápice de contexto textual sin perder información esencial. El resultado son resúmenes coherentes y de alta calidad que reflejan con precisión el contenido significativo de los documentos de entrada.
Reconocimiento de entidad nombrada
El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es otro aspecto vital de NLP destinado a identificar y categorizar entidades como nombres, organizaciones y ubicaciones dentro de los datos de texto.
BERT es realmente transformador en el espacio NER, principalmente debido a su capacidad para reconocer y clasificar patrones de entidades complejas, incluso cuando se presentan dentro de estructuras de texto intrincadas.
Sistemas de preguntas y respuestas
La comprensión contextual y la base de BERT en codificadores bidireccionales lo hacen experto en extraer respuestas precisas de grandes conjuntos de datos.
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Puede determinar de manera efectiva el contexto de una pregunta y ubicar la respuesta más adecuada dentro de los datos de texto, una capacidad que puede aprovecharse para chatbots avanzados, motores de búsqueda e incluso asistentes virtuales.
Traducción automática a través de BERT
La traducción automática es una tarea esencial de PNL que BERT ha mejorado. La arquitectura transformadora y la comprensión bidireccional del contexto contribuyen a romper las barreras al traducir de un idioma a otro.
Si bien se enfoca principalmente en el inglés, las variantes multilingües de BERT (mBERT) se pueden aplicar a problemas de traducción automática para numerosos idiomas, lo que abre las puertas a plataformas y medios de comunicación más inclusivos.
La IA y el aprendizaje automático continúan empujando nuevos límites
No hay duda de que modelos como BERT están cambiando el juego y abriendo nuevas vías de investigación. Pero, lo que es más importante, dichas herramientas se pueden integrar fácilmente en los flujos de trabajo existentes.