Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processing

Introdução ao BERT

O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é uma técnica revolucionária de pré-treinamento em Processamento de Linguagem Natural (NLP) desenvolvida pela Google AI. Lançado em 2018, o BERT aborda um dos maiores desafios em NLP: a escassez de dados de treinamento. Com a capacidade de treinar modelos em grandes quantidades de dados não anotados, o BERT permite que pesquisadores e desenvolvedores construam sistemas de perguntas e respostas de ponta em questão de minutos.

O que torna o BERT diferente?

O BERT se destaca por ser o primeiro modelo de linguagem profundamente bidirecional e não supervisionado, pré-treinado apenas com um corpus de texto simples, como a Wikipedia. Isso significa que, ao contrário de modelos anteriores que geravam representações de palavras sem considerar o contexto, o BERT utiliza o contexto anterior e posterior para gerar representações mais precisas. Por exemplo, a palavra "banco" em "banco de dados" e "banco do rio" terá representações diferentes, dependendo do contexto.

A força da bidirecionalidade

A bidirecionalidade do BERT é uma das suas maiores forças. Modelos unidirecionais, como o GPT da OpenAI, preveem palavras com base apenas nas palavras anteriores, enquanto o BERT considera tanto as palavras anteriores quanto as posteriores. Isso permite uma compreensão mais rica e precisa do significado das palavras em diferentes contextos.

Resultados com BERT

O BERT alcançou resultados impressionantes em várias tarefas de NLP. No Stanford Question Answering Dataset (SQuAD v1.1), o BERT obteve uma pontuação F1 de 93,2%, superando o recorde anterior de 91,6%. Além disso, no benchmark GLUE, que abrange nove tarefas diversas de compreensão de linguagem natural, o BERT melhorou a precisão em 7,6% em relação ao estado da arte anterior.

Como fazer o BERT funcionar para você

Os modelos BERT que estamos liberando podem ser ajustados para uma ampla variedade de tarefas de NLP em poucas horas. Embora a versão atual do BERT seja apenas em inglês, há planos para liberar modelos pré-treinados em diferentes idiomas no futuro. Para começar a usar o BERT, você pode acessar a implementação de código aberto no TensorFlow e explorar o notebook "BERT FineTuning with Cloud TPUs" no Google Colab.

Conclusão

O BERT não é apenas uma ferramenta poderosa para pesquisadores e desenvolvedores, mas também democratiza o acesso a técnicas avançadas de NLP. Se você está interessado em melhorar suas aplicações de linguagem natural, não hesite em experimentar o BERT e suas capacidades impressionantes. Para mais informações, consulte nosso artigo completo .

Palavras-chave: BERT, NLP, Processamento de Linguagem Natural, Google AI, Modelos de Linguagem, Pré-treinamento, Open Source

Dicas Práticas:

• Experimente ajustar o BERT em suas próprias tarefas de NLP para ver melhorias significativas.
• Utilize a implementação do TensorFlow para facilitar o processo de treinamento.
• Fique atento às atualizações sobre modelos em diferentes idiomas.

Chamada para Ação: Experimente o BERT hoje mesmo e leve suas aplicações de NLP para o próximo nível!