BERT

La arquitectura subyacente de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es la de un modelo de lenguaje basado en la arquitectura Transformer. BERT se compone de múltiples capas de Transformers apilados, y la diferencia clave con enfoques anteriores en el procesamiento de lenguaje natural (NLP) radica en su capacidad bidireccional y su entrenamiento pre-entrenado.

La arquitectura Transformer se destaca por su atención multi-cabeza, que permite al modelo aprender las relaciones entre palabras en un contexto dado. Cada capa del Transformer contiene múltiples cabezas de atención, lo que permite al modelo considerar diferentes aspectos del contexto lingüístico.

La diferencia clave de BERT con respecto a enfoques anteriores en NLP es su entrenamiento pre-entrenado en un gran corpus de texto, como la Wikipedia. A diferencia de modelos anteriores que se entrenaban de manera unidireccional, BERT se entrena para predecir palabras faltantes en oraciones, lo que lo lleva a comprender el contexto tanto a la izquierda como a la derecha de cada palabra en una oración. Esto permite una comprensión profunda y bidireccional del lenguaje, lo que es fundamental para la representación de palabras en contextos complejos.

La capacidad de BERT para capturar la riqueza del contexto y la coherencia en el lenguaje lo diferencia de los modelos de lenguaje anteriores y lo ha convertido en un avance significativo en el campo de NLP. La arquitectura Transformer y el enfoque bidireccional de BERT han sentado las bases para muchos desarrollos posteriores en tareas de procesamiento de lenguaje natural.