BERT, ou Representações de codificador bidirecional de Transformers, é um método revolucionário no campo de processamento de linguagem natural (PNL) que utiliza modelos de Transformer para compreender a linguagem de uma forma que não era possível com tecnologias anteriores.
Origem e História do BERT
O BERT foi introduzido por pesquisadores do Google AI Language em 2018. O objetivo por trás da criação do BERT era fornecer uma solução que pudesse superar as limitações dos modelos anteriores de representação de linguagem. A primeira menção ao BERT foi no artigo “BERT: Pré-treinamento de transformadores bidirecionais profundos para compreensão de linguagem”, publicado no arXiv.
Compreendendo o BERT
BERT é um método de pré-treinamento de representações de linguagem, o que significa treinar um modelo de “compreensão de linguagem” de uso geral em uma grande quantidade de dados de texto e, em seguida, ajustar esse modelo para tarefas específicas. O BERT revolucionou o campo da PNL, pois foi projetado para modelar e compreender as complexidades das linguagens com mais precisão.
A principal inovação do BERT é o treinamento bidirecional de Transformers. Ao contrário dos modelos anteriores que processam dados de texto em uma direção (da esquerda para a direita ou da direita para a esquerda), o BERT lê toda a sequência de palavras de uma só vez. Isso permite que o modelo aprenda o contexto de uma palavra com base em todos os seus arredores (esquerda e direita da palavra).
Estrutura Interna e Funcionamento do BERT
BERT aproveita uma arquitetura chamada Transformer. Um Transformer inclui um codificador e um decodificador, mas o BERT usa apenas a parte do codificador. Cada codificador Transformer tem duas partes:
- Mecanismo de autoatenção: determina quais palavras em uma frase são relevantes entre si. Fá-lo pontuando a relevância de cada palavra e utilizando essas pontuações para avaliar o impacto das palavras umas sobre as outras.
- Rede neural feed-forward: Após o mecanismo de atenção, as palavras são passadas para uma rede neural feed-forward.
O fluxo de informações no BERT é bidirecional, o que permite visualizar as palavras antes e depois da palavra atual, proporcionando uma compreensão contextual mais precisa.
Principais recursos do BERT
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Bidirecionalidade: Ao contrário dos modelos anteriores, o BERT considera o contexto completo de uma palavra observando as palavras que aparecem antes e depois dela.
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Transformadores: O BERT usa a arquitetura Transformer, que permite lidar com longas sequências de palavras de forma mais eficaz e eficiente.
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Pré-treinamento e ajuste fino: o BERT é pré-treinado em um grande corpus de dados de texto não rotulados e depois ajustado para uma tarefa específica.
Tipos de BERT
BERT vem em dois tamanhos:
- BERT-Base: 12 camadas (blocos transformadores), 12 cabeças de atenção e 110 milhões de parâmetros.
- BERT-Grande: 24 camadas (blocos transformadores), 16 cabeças de atenção e 340 milhões de parâmetros.
| BERT-Base | BERT-Grande | |
|---|---|---|
| Camadas (Blocos Transformadores) | 12 | 24 |
| Atenção Chefes | 12 | 16 |
| Parâmetros | 110 milhões | 340 milhões |
Uso, desafios e soluções com BERT
O BERT é amplamente utilizado em muitas tarefas de PNL, como sistemas de resposta a perguntas, classificação de frases e reconhecimento de entidades.
Os desafios com o BERT incluem:
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Recursos computacionais: O BERT requer recursos computacionais significativos para treinamento devido ao seu grande número de parâmetros e arquitetura profunda.
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Falta de Transparência: Como muitos modelos de aprendizagem profunda, o BERT pode funcionar como uma “caixa preta”, dificultando a compreensão de como se chega a uma decisão específica.
As soluções para esses problemas incluem:
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Usando modelos pré-treinados: Em vez de treinar do zero, pode-se usar modelos BERT pré-treinados e ajustá-los em tarefas específicas, o que requer menos recursos computacionais.
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Ferramentas explicativas: Ferramentas como LIME e SHAP podem ajudar a tornar as decisões do modelo BERT mais interpretáveis.
BERT e tecnologias semelhantes
| BERTO | LSTM | |
|---|---|---|
| Direção | Bidirecional | Unidirecional |
| Arquitetura | Transformador | Recorrente |
| Compreensão Contextual | Melhorar | Limitado |
O BERT continua a inspirar novos modelos de PNL. DistilBERT, uma versão menor, mais rápida e mais leve do BERT, e RoBERTa, uma versão do BERT que remove o objetivo de pré-treinamento da próxima frase, são exemplos de avanços recentes.
Pesquisas futuras em BERT podem se concentrar em tornar o modelo mais eficiente, mais interpretável e melhor no tratamento de sequências mais longas.
BERT e servidores proxy
O BERT não tem nenhuma relação com servidores proxy, pois o BERT é um modelo de PNL e os servidores proxy são ferramentas de rede. No entanto, ao baixar modelos BERT pré-treinados ou usá-los por meio de APIs, um servidor proxy confiável, rápido e seguro como o OneProxy pode garantir uma transmissão de dados estável e segura.
