{"id":476002,"date":"2023-08-09T07:25:33","date_gmt":"2023-08-09T07:25:33","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:11:49","modified_gmt":"2023-09-05T11:11:49","slug":"bert","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wiki\/bert\/","title":{"rendered":"BERTO"},"content":{"rendered":"

BERT, ou Representa\u00e7\u00f5es de codificador bidirecional de Transformers, \u00e9 um m\u00e9todo revolucion\u00e1rio no campo de processamento de linguagem natural (PNL) que utiliza modelos de Transformer para compreender a linguagem de uma forma que n\u00e3o era poss\u00edvel com tecnologias anteriores.<\/p>\n

Origem e Hist\u00f3ria do BERT<\/h2>\n

O BERT foi introduzido por pesquisadores do Google AI Language em 2018. O objetivo por tr\u00e1s da cria\u00e7\u00e3o do BERT era fornecer uma solu\u00e7\u00e3o que pudesse superar as limita\u00e7\u00f5es dos modelos anteriores de representa\u00e7\u00e3o de linguagem. A primeira men\u00e7\u00e3o ao BERT foi no artigo \u201cBERT: Pr\u00e9-treinamento de transformadores bidirecionais profundos para compreens\u00e3o de linguagem\u201d, publicado no arXiv.<\/p>\n

Compreendendo o BERT<\/h2>\n

BERT \u00e9 um m\u00e9todo de pr\u00e9-treinamento de representa\u00e7\u00f5es de linguagem, o que significa treinar um modelo de \u201ccompreens\u00e3o de linguagem\u201d de uso geral em uma grande quantidade de dados de texto e, em seguida, ajustar esse modelo para tarefas espec\u00edficas. O BERT revolucionou o campo da PNL, pois foi projetado para modelar e compreender as complexidades das linguagens com mais precis\u00e3o.<\/p>\n

A principal inova\u00e7\u00e3o do BERT \u00e9 o treinamento bidirecional de Transformers. Ao contr\u00e1rio dos modelos anteriores que processam dados de texto em uma dire\u00e7\u00e3o (da esquerda para a direita ou da direita para a esquerda), o BERT l\u00ea toda a sequ\u00eancia de palavras de uma s\u00f3 vez. Isso permite que o modelo aprenda o contexto de uma palavra com base em todos os seus arredores (esquerda e direita da palavra).<\/p>\n

Estrutura Interna e Funcionamento do BERT<\/h2>\n

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:<\/p>\n

    \n
  1. Mecanismo de autoaten\u00e7\u00e3o: determina quais palavras em uma frase s\u00e3o relevantes entre si. F\u00e1-lo pontuando a relev\u00e2ncia de cada palavra e utilizando essas pontua\u00e7\u00f5es para avaliar o impacto das palavras umas sobre as outras.<\/li>\n
  2. Rede neural feed-forward: Ap\u00f3s o mecanismo de aten\u00e7\u00e3o, as palavras s\u00e3o passadas para uma rede neural feed-forward.<\/li>\n<\/ol>\n

    O fluxo de informa\u00e7\u00f5es no BERT \u00e9 bidirecional, o que permite visualizar as palavras antes e depois da palavra atual, proporcionando uma compreens\u00e3o contextual mais precisa.<\/p>\n

    Principais recursos do BERT<\/h2>\n
      \n
    1. \n

      Bidirecionalidade<\/strong>: Ao contr\u00e1rio dos modelos anteriores, o BERT considera o contexto completo de uma palavra observando as palavras que aparecem antes e depois dela.<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      Transformadores<\/strong>: O BERT usa a arquitetura Transformer, que permite lidar com longas sequ\u00eancias de palavras de forma mais eficaz e eficiente.<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      Pr\u00e9-treinamento e ajuste fino<\/strong>: o BERT \u00e9 pr\u00e9-treinado em um grande corpus de dados de texto n\u00e3o rotulados e depois ajustado para uma tarefa espec\u00edfica.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Tipos de BERT<\/h2>\n

      BERT vem em dois tamanhos:<\/p>\n

        \n
      1. BERT-Base<\/strong>: 12 camadas (blocos transformadores), 12 cabe\u00e7as de aten\u00e7\u00e3o e 110 milh\u00f5es de par\u00e2metros.<\/li>\n
      2. BERT-Grande<\/strong>: 24 camadas (blocos transformadores), 16 cabe\u00e7as de aten\u00e7\u00e3o e 340 milh\u00f5es de par\u00e2metros.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n\n\n\n\n
        <\/th>\nBERT-Base<\/th>\nBERT-Grande<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
        Camadas (Blocos Transformadores)<\/td>\n12<\/td>\n24<\/td>\n<\/tr>\n
        Aten\u00e7\u00e3o Chefes<\/td>\n12<\/td>\n16<\/td>\n<\/tr>\n
        Par\u00e2metros<\/td>\n110 milh\u00f5es<\/td>\n340 milh\u00f5es<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

        Uso, desafios e solu\u00e7\u00f5es com BERT<\/h2>\n

        O BERT \u00e9 amplamente utilizado em muitas tarefas de PNL, como sistemas de resposta a perguntas, classifica\u00e7\u00e3o de frases e reconhecimento de entidades.<\/p>\n

        Os desafios com o BERT incluem:<\/p>\n

          \n
        1. \n

          Recursos computacionais<\/strong>: O BERT requer recursos computacionais significativos para treinamento devido ao seu grande n\u00famero de par\u00e2metros e arquitetura profunda.<\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

          Falta de Transpar\u00eancia<\/strong>: Como muitos modelos de aprendizagem profunda, o BERT pode funcionar como uma \u201ccaixa preta\u201d, dificultando a compreens\u00e3o de como se chega a uma decis\u00e3o espec\u00edfica.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          As solu\u00e7\u00f5es para esses problemas incluem:<\/p>\n

            \n
          1. \n

            Usando modelos pr\u00e9-treinados<\/strong>: Em vez de treinar do zero, pode-se usar modelos BERT pr\u00e9-treinados e ajust\u00e1-los em tarefas espec\u00edficas, o que requer menos recursos computacionais.<\/p>\n<\/li>\n

          2. \n

            Ferramentas explicativas<\/strong>: Ferramentas como LIME e SHAP podem ajudar a tornar as decis\u00f5es do modelo BERT mais interpret\u00e1veis.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            BERT e tecnologias semelhantes<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n
            <\/th>\nBERTO<\/th>\nLSTM<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
            Dire\u00e7\u00e3o<\/td>\nBidirecional<\/td>\nUnidirecional<\/td>\n<\/tr>\n
            Arquitetura<\/td>\nTransformador<\/td>\nRecorrente<\/td>\n<\/tr>\n
            Compreens\u00e3o Contextual<\/td>\nMelhorar<\/td>\nLimitado<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

            Perspectivas Futuras e Tecnologias relacionadas ao BERT<\/h2>\n

            O BERT continua a inspirar novos modelos de PNL. DistilBERT, uma vers\u00e3o menor, mais r\u00e1pida e mais leve do BERT, e RoBERTa, uma vers\u00e3o do BERT que remove o objetivo de pr\u00e9-treinamento da pr\u00f3xima frase, s\u00e3o exemplos de avan\u00e7os recentes.<\/p>\n

            Pesquisas futuras em BERT podem se concentrar em tornar o modelo mais eficiente, mais interpret\u00e1vel e melhor no tratamento de sequ\u00eancias mais longas.<\/p>\n

            BERT e servidores proxy<\/h2>\n

            O BERT n\u00e3o tem nenhuma rela\u00e7\u00e3o com servidores proxy, pois o BERT \u00e9 um modelo de PNL e os servidores proxy s\u00e3o ferramentas de rede. No entanto, ao baixar modelos BERT pr\u00e9-treinados ou us\u00e1-los por meio de APIs, um servidor proxy confi\u00e1vel, r\u00e1pido e seguro como o OneProxy pode garantir uma transmiss\u00e3o de dados est\u00e1vel e segura.<\/p>\n

            Links Relacionados<\/h2>\n
              \n
            1. \n

              BERT: Pr\u00e9-treinamento de transformadores bidirecionais profundos para compreens\u00e3o da linguagem<\/a><\/p>\n<\/li>\n

            2. \n

              Blog de IA do Google: BERT de c\u00f3digo aberto<\/a><\/p>\n<\/li>\n

            3. \n

              BERT explicado: um guia completo com teoria e tutorial<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>","protected":false},"featured_media":467710,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-476002","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is BERT?","answer":"

              BERT, or Bidirectional Encoder Representations from Transformers, is a cutting-edge method in the field of natural language processing (NLP) that leverages Transformer models to understand language in a way that surpasses earlier technologies.<\/p>"},{"question":"Who introduced BERT and when?","answer":"

              BERT was introduced by researchers at Google AI Language in 2018. The paper titled \"BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,\" published on arXiv, was the first to mention BERT.<\/p>"},{"question":"What is the key innovation of BERT?","answer":"

              The key innovation of BERT is its bidirectional training of Transformers. This is a departure from previous models that processed text data in one direction only. BERT reads the entire sequence of words at once, learning the context of a word based on all its surroundings.<\/p>"},{"question":"How does BERT work internally?","answer":"

              BERT uses an architecture known as Transformer, specifically its encoder part. Each Transformer encoder comprises a self-attention mechanism, which determines the relevance of words to each other, and a feed-forward neural network, which the words pass through after the attention mechanism. BERT's bidirectional information flow gives it a richer contextual understanding of language.<\/p>"},{"question":"What are the main types of BERT?","answer":"

              BERT primarily comes in two sizes: BERT-Base and BERT-Large. BERT-Base has 12 layers, 12 attention heads, and 110 million parameters. BERT-Large, on the other hand, has 24 layers, 16 attention heads, and 340 million parameters.<\/p>"},{"question":"What challenges might one face when using BERT?","answer":"

              BERT requires substantial computational resources for training due to its large number of parameters and deep architecture. Furthermore, like many deep learning models, BERT can be a \"black box,\" making it challenging to understand how it makes a particular decision.<\/p>"},{"question":"How do BERT and proxy servers relate?","answer":"

              While BERT and proxy servers operate in different spheres (NLP and networking, respectively), a proxy server can be crucial when downloading pre-trained BERT models or using them via APIs. A reliable proxy server like OneProxy ensures secure and stable data transmission.<\/p>"},{"question":"What are the future prospects related to BERT?","answer":"

              BERT continues to inspire new models in NLP like DistilBERT and RoBERTa. Future research in BERT may focus on making the model more efficient, more interpretable, and better at handling longer sequences.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476002","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476002\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/467710"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=476002"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}