BERT es una red neuronal de Google que se entrena para comprender el contexto de una frase con el fin de interpretar mejor el significado de las palabras. BERT puede utilizarse para mejorar el rendimiento de las tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la clasificación de textos, la respuesta a preguntas y la traducción automática.
¿Cuál es la diferencia entre el BERT y los transformadores?
BERT es un modelo creado por Google para el preentrenamiento de sistemas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). El transformador es un modelo que fue propuesto por Google en 2017. El transformador es una generalización de la red neuronal recurrente (RNN) que está diseñada para manejar dependencias a largo plazo. La diferencia entre los dos modelos es que el transformador está diseñado para manejar secuencias de longitud arbitraria, mientras que el modelo BERT está diseñado para manejar una longitud específica (512 tokens).
¿Cuál es la diferencia entre BERT y GPT?
BERT es un modelo de lenguaje pre-entrenado que puede ser utilizado para una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural.
GPT es un modelo de lenguaje preentrenado que puede utilizarse para diversas tareas de generación de lenguaje natural.
¿Qué significa bidireccional?
El término "bidireccional" significa simplemente que los datos pueden fluir en dos direcciones. En el contexto de Internet, esto significa que los datos pueden ser enviados desde su ordenador a un servidor remoto, y los datos también pueden ser enviados desde el servidor remoto de vuelta a su ordenador.
El flujo de datos bidireccional es necesario para muchas aplicaciones de Internet, como la navegación por la web, la transmisión de vídeo o audio, o el uso de servicios de voz sobre IP (VoIP). Sin el flujo de datos bidireccional, estas aplicaciones no serían posibles.
¿Cómo genera BERT las incrustaciones?
Desde un alto nivel, BERT es un modelo de representación del lenguaje. Toma secuencias de tokens (palabras, frases, etc.) y genera una representación numérica (embedding) para cada token. Estas incrustaciones pueden utilizarse para diversas tareas, como la clasificación de textos o la traducción automática.
BERT utiliza una arquitectura basada en transformadores para generar sus incrustaciones. Los transformadores son un tipo de red neuronal que se adapta bien a los datos secuenciales. El transformador de BERT se basa en la popular arquitectura Transformer desarrollada por Google.
La arquitectura Transformer consiste en una serie de capas, cada una de las cuales transforma los datos de entrada de alguna manera. La primera capa es una capa de incrustación que convierte cada token en un vector. La segunda capa es una capa de autoatención que calcula las relaciones entre los tokens. La tercera capa es una capa de feed-forward que vuelve a transformar los datos. Finalmente, la cuarta capa es una capa de agrupación que reduce los datos a un vector de longitud fija.
El transformador específico que utiliza BERT es una versión modificada del modelo Transformer-XL. El transformador de BERT tiene una capa adicional específica de la tarea sobre la arquitectura estándar de Transformer. Esta capa se utiliza para afinar el modelo para una tarea específica, como la clasificación de textos.
Para generar incrustaciones, BERT convierte primero cada token en un vector utilizando la capa de incrustación. A continuación, pasa el vector por el modelo Transformer-XL. La salida del modelo Transformer-XL es un conjunto de incrustaciones para cada token de la secuencia de entrada.