BERT: Qué es, Para qué sirve y Cómo funcionan

• Búsquedas más precisas en los resultados en motores de búsqueda como Google Search.
• Identifica emociones en textos de redes sociales, encuestas o reseñas.
• Traducciones contextualmente más correctas.
• Facilita respuestas más precisas y contextuales.

Origen y desarrollo

Este modelo fue introducido por Google en octubre de 2018 a través de un artículo titulado “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”. Allí explicaban que su arquitectura está basada en transformadores, una tecnología presentada por primera vez en 2017 en el paper “Attention is all you need”. Los transformadores utilizan un mecanismo específico de atención para identificar relaciones entre palabras dentro de un texto, independientemente de su posición. 

Con su creación BERT se diferenciaba de modelos anteriores porque implementaba el “preentrenamiento bidireccional”, una técnica que le permite al modelo aprender contextos completos en lugar de procesar el texto de manera secuencial o unidireccional. Durante esta fase de entrenamiento se utilizaron dos técnicas principales:

• Predicción de palabras máscaras: Se ocultan ciertas palabras en una oración y el modelo debe predecirlas basándose en el contexto.
• Predicción de la siguiente oración: Se entrena al modelo para determinar si una oración sigue lógicamente a otra. 

Características principales

Las dos principales características de BERT, el procesamiento bidireccional y que está basado en transformadores, ya te las hemos nombrado, pero, posee otras características como:

• preentrenamiento y ajuste fino: El modelo se pre entrena en grandes cantidades de texto no etiquetado y luego se ajusta para tareas específicas, como clasificación de texto, reconocimiento de entidades o preguntas y respuestas.
• Multilingüe: BERT incluye una versión multilingüe capaz de procesar múltiples idiomas
• Tareas de enmascaramiento: Las tareas de enmascaramiento de palabras o prediccion de frases le permiten construir una comprensión profunda del contexto.

Ventajas 

Todas las características mencionadas hasta ahora hacen que BART ofrezca a sus usuarios ventajas como:

• Mayor precisión en resultados: Gracias a su procesamiento bidireccional, BERT logra una comprensión muy precisa del lenguaje, mejora tareas como búsquedas en motores, la traducción automática y el análisis de sentimientos. 
• Adaptabilidad: Su diseño permite ajustar el modelo para otras tareas específicas con un entrenamiento adicional.
• Reducción de errores contextuales: Minimiza problemas de ambigüedad en el lenguaje por lo que logra interpretaciones más acertadas.
• Multilingüe: La capacidad de trabajar con varios idiomas facilita aplicaciones internacionales sin necesidad de entrenar modelos diferentes para cada lengua.
• Impacto en las SERP: En el caso de motores de búsqueda como Google, BERT ha mejorado la relevancia de los resultados al lograr respuestas directas ya resumidas.
• Fomenta la innovación: Al ser un modelo de código abierto impulsa la creación de variantes como RoBERTa y distilBERT, ampliando las posibilidades en el campo del NLP. 

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¿Cómo funciona?

 
El funcionamiento de BERT se basa en dos etapas principales, preentrenamiento y ajuste fino:

Preentrenamiento

Durante esta fase, BERT se entrena con grandes cantidades de datos de texto no etiquetado utilizando dos estrategias principales:

• MLM: Lo explicamos un par de secciones más arria, es cuando una proporción de palabras en el texto de entrada se enmascara al modelo para que prediga las palabras originales basándose en el contexto circundante. 
• NSP: Este también lo explicamos, es cuando el modelo recibe pares de oraciones y aprende a predecir si una oración sigue a la otra.

Ajuste fino

En esta etapa, el modelo se entrena con datos etiquetados relevantes para la tarea (por ejemplo, clasificación de texto, análisis de sentimientos o sistemas de preguntas y respuestas). A través del mecanismo Transformer analiza cada palabra en relación con todas las demás palabras del texto, asignando pesos que determinan la relevancia de las conexiones contextuales. Pero, las representaciones generadas por BERT no son estáticas; cambian en función del contexto en que se encuentre cada palabra. 

Aplicaciones principales de BERT

Hoy en día BERT se aplica principalmente en:

• Optimización de motores de búsqueda (SEO): Mejora la relevancia de los resultados al comprender mejor las consultas de búsqueda.
• Análisis de sentimiento: Ayuda a las empresas a interpretar emociones en reseñas, comentarios y publicaciones en redes sociales. 
• Sistemas de preguntas y respuestas: Potencia aplicaciones como chatbots, asistentes virtuales y plataformas educativas.
• Clasificación de texto: Se utiliza en tareas como la detección de spam, la categorización de documentos y el filtrado de contenido en plataformas digitales.
• Traducción automática: Aunque no es su propósito principal, las capacidades de comprensión bidireccional de BERT enriquecen las traducciones.

Impacto de BERT en la búsqueda de Google

Desde su integración en Google Search en 2019, BERT ha transformado la manera en que se interpretan y procesan las consultas de los usuarios de las siguientes maneras:

• Ahora, con BERT, se evalúa la relación entre todas las palabras en una consulta, comprendiendo mejor su intención.
• Mejora la interpretación de consultas largas, complejas y conversacionales. Por ejemplo, es capaz de distinguir matices como preposiciones “para”, “con”, “sin”, que son fundamentales para la intención de búsqueda.
• Selecciona fragmentos más precisos para responder preguntas directamente en las SERP.
• Su implementación ha incrementado las búsquedas donde los usuarios obtienen la respuesta directamente en la página de resultados.

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Modelos relacionados y evolución de BERT

El impacto de BERT en el ámbito de la inteligencia artificial ha dado lugar a numerosos modelos derivados y versiones mejoradas que buscan superar sus limitaciones y ampliar sus aplicaciones, como por ejemplo:

• RoBERTa (Robustly Optimized BERT): Introducido por Facebook, ajusta el preentrenamiento de BERT al eliminar técnicas como el enmascaramiento dinámico y aumentar el volumen de datos.
• DistilBERT: Una versión más ligera de BERT diseñada para dispositivos con recursos limitados.
• ALBERT (A Lite BERT): Reduce los requisitos computacionales mediante técnicas como la factorización de matrices de embeddings y la compartición de parámetros.
• TinyBERT y MiniLM: Diseñados para ser más eficientes, estos modelos son utilizados en dispositivos móviles o aplicaciones con restricciones de tiempo real.
• Multilingual BERT (mBERT): Una variante que permite trabajar con múltiples idiomas sin necesidad de entrenamiento individual para cada lengua.

Riesgos y limitaciones 

 
A pesar de sus muchas ventajas, aplicaciones y transformaciones, BERT no está exento de desafíos. Te explicamos cuáles son esos riesgos y limitaciones que como cualquier tecnología BART tiene en su uso y desempeño:  

• Dependencia de los datos de entrenamiento: Su efectividad es directamente proporcional a la calidad de los datos usados en su entrenamiento. Si los datos contienen sesgos o errores, estos se reflejarán en los resultados del modelo.
• Complejidad computacional: La arquitectura basada en transformadores de BERT requiere una enorme capacidad de procesamiento, tanto en términos de hardware como de tiempo. 
• Sensibilidad al ajuste fino: Ajustar un modelo preentrenado de BERT para una tarea específica requiere un conocimiento técnico muy avanzado.
• Ausencia de retroalimentación basada en usuarios: En su versión original, BERT no utiliza técnicas como el aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF), lo que limita su capacidad para adaptarse a preferencias individuales o contextos específicos.

Consejos para optimizar el uso de BERT

Para finalizar con este post, ahora que ya tienes una idea clara y completa de lo que BERT es y para qué sirve, te queremos dejar unos consejos por si decides comenzar a utilizarlo: 

• Selecciona un modelo adecuado para tu caso de uso: Dependiendo de la tarea, considera variantes de BERT como RoBERTa, DistilBERT o ALBERT.
• Monitorea el sesgo en los datos: Antes de entrenar o ajustar el modelo, verifica que los datos sean diversos, representativos y estén libres de sesgos que puedan influir negativamente en los resultados.
• Optimiza los recursos computacionales: Aprovecha frameworks como TensorFlow o PyTorch para implementar técnicas como el recorte de secuencias o el uso de GPUs y TPUs.
• Evalúa y ajusta continuamente: Implementa métricas de evaluación específicas para tu tarea, como precisión o F1-score, y realiza ajustes iterativos.
• Considera el contexto ético y regulatorio: Asegúrate de que el uso de BERT cumple con las normativas de privacidad y protección de datos aplicables. 
• Complementa con herramientas y modelos adicionales: Usa BERT en combinación con otros modelos de lenguaje o herramientas analíticas para enriquecer los resultados y abordar limitaciones específicas que encuentres.

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Conclusión 

En resumen, BERT es un avance notable en el procesamiento del lenguaje natural, ya que abre nuevas posibilidades en aplicaciones como la búsqueda, la traducción y los asistentes virtuales. Con variantes optimizadas y un ecosistema en constante evolución, continúa hoy siendo una herramienta muy útil para abordar las complejidades del lenguaje humano y potenciar innovaciones en inteligencia artificial.