GPT não é o único modelo de processamento de linguagem na cidade.
Ferramentas de IA como o ChatGPT se tornaram incrivelmente populares desde que foram lançadas. Essas ferramentas ultrapassam os limites do processamento de linguagem natural (NLP), tornando mais fácil para a IA manter conversas e processar a linguagem como uma pessoa real.
Como você deve saber, o ChatGPT depende do modelo de transformador pré-treinado generativo (GPT). No entanto, esse não é o único modelo pré-treinado disponível.
Em 2018, os engenheiros do Google desenvolveram o BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), um modelo de aprendizado profundo pré-treinado projetado para compreender o contexto das palavras em uma frase, permitindo que ela execute tarefas como análise de sentimentos, resposta a perguntas e reconhecimento de entidade nomeada com alta precisão.
O que é BERT?
O BERT é um modelo de aprendizado profundo desenvolvido por Pesquisa de IA do Google que usa aprendizado não supervisionado para entender melhor as consultas de linguagem natural. O modelo usa uma arquitetura de transformador para aprender representações bidirecionais de dados de texto, o que permite entender melhor o contexto das palavras em uma frase ou parágrafo.
Isso torna mais fácil para as máquinas interpretar a linguagem humana como falada na vida cotidiana. É importante mencionar que, historicamente, os computadores têm encontrado dificuldades para processar a linguagem, especialmente para entender o contexto.
Ao contrário de outros modelos de processamento de linguagem, o BERT é treinado para executar mais de 11 tarefas comuns de NLP, tornando-o uma escolha extremamente popular nos círculos de aprendizado de máquina.
Quando comparado com outros modelos de transformadores populares como o GPT-3, o BERT tem uma vantagem distinta: é bidirecional e, como tal, é capaz de avaliar o contexto da esquerda para a direita e da direita para a esquerda. GPT-3.5 e GPT-4 consideram apenas o contexto da esquerda para a direita, enquanto o BERT atende a ambos.
Modelos de linguagem como GPT usam contexto unidirecional para treinar o modelo, permitindo ChatGPT para executar várias tarefas. Em termos simples, esses modelos analisaram o contexto da entrada de texto da esquerda para a direita ou, em alguns casos, da direita para a esquerda. No entanto, essa abordagem unidirecional apresenta limitações no que diz respeito à compreensão do texto, causando imprecisões nas saídas geradas.
Essencialmente, isso significa que o BERT analisa o contexto completo de uma frase antes de fornecer uma resposta. No entanto, é pertinente mencionar que o GPT-3 foi treinado em um corpo de texto consideravelmente maior (45 TB) em comparação com o BERT (3 TB).
BERT é um modelo de linguagem mascarado
Uma coisa importante a saber aqui é que o BERT depende do mascaramento para entender o contexto de uma frase. Ao processar uma frase, ele remove partes dela e conta com o modelo para prever e completar as lacunas.
Isso permite "prever" o contexto, essencialmente. Em frases em que uma palavra pode ter dois significados diferentes, isso dá uma vantagem distinta aos modelos de linguagem mascarada.
Como funciona o BERT?
O BERT foi treinado em um conjunto de dados de mais de 3,3 bilhões de palavras (contando com a Wikipedia para até 2,5 bilhões de palavras) e o BooksCorpus do Google para 800 milhões de palavras.
O contexto bidirecional exclusivo do BERT permite o processamento simultâneo de texto da esquerda para a direita e vice-versa. Essa inovação aprimora a compreensão do modelo da linguagem humana, permitindo que ele compreenda relações complexas entre palavras e seu contexto.
O elemento de bidirecionalidade posicionou o BERT como um modelo de transformador revolucionário, gerando melhorias notáveis nas tarefas de PNL. Mais importante, também ajuda a delinear a mera proeza de ferramentas que usam inteligência artificial (IA) para processar a linguagem.
A eficácia do BERT não se deve apenas à sua bidirecionalidade, mas também à forma como foi pré-treinado. A fase de pré-treinamento do BERT compreendeu duas etapas essenciais, a saber, modelo de linguagem mascarada (MLM) e previsão da próxima frase (NSP).
Enquanto a maioria dos métodos de pré-treinamento mascara elementos de sequência individuais, o BERT usa o MLM para mascarar aleatoriamente uma porcentagem de tokens de entrada em uma frase durante o treinamento. Essa abordagem força o modelo a prever as palavras que faltam, levando em consideração o contexto de ambos os lados da palavra mascarada – daí a bidirecionalidade.
Então, durante o NSP, o BERT aprende a prever se a sentença X segue genuinamente a sentença Y. Esse recurso treina o modelo para entender os relacionamentos de sentenças e o contexto geral, o que, por sua vez, contribui para a eficácia do modelo.
BERT de ajuste fino
Após o pré-treinamento, o BERT passou para uma fase de ajuste fino, onde o modelo foi adaptado para várias tarefas de PNL, incluindo análise de sentimento, reconhecimento de entidades nomeadas e sistemas de resposta a perguntas. O ajuste fino envolve aprendizado supervisionado, aproveitando conjuntos de dados rotulados para aprimorar o desempenho do modelo para tarefas específicas.
A abordagem de treinamento do BERT é considerada "universal" porque permite que a mesma arquitetura de modelo aborde diferentes tarefas sem a necessidade de grandes modificações. Essa versatilidade é mais uma razão para a popularidade do BERT entre os entusiastas da PNL.
Por exemplo, o BERT é usado pelo Google para prever consultas de pesquisa e inserir palavras que faltam, especialmente em termos de contexto.
Para que o BERT é comumente usado?
Embora o Google use o BERT em seu mecanismo de pesquisa, ele possui vários outros aplicativos:
Análise de sentimentos
A análise de sentimentos é uma aplicação central do NLP que lida com a classificação de dados de texto com base nas emoções e opiniões incorporadas a eles. Isso é crucial em vários campos, desde o monitoramento da satisfação do cliente até a previsão das tendências do mercado de ações.
O BERT brilha neste domínio, pois captura a essência emocional da entrada textual e prevê com precisão o sentimento por trás das palavras.
Resumo de texto
Devido à sua natureza bidirecional e mecanismos de atenção, o BERT pode compreender cada pingo de contexto textual sem perder informações essenciais. O resultado são resumos coerentes e de alta qualidade que refletem com precisão o conteúdo significativo dos documentos de entrada.
Reconhecimento de Entidade Nomeada
O reconhecimento de entidade nomeada (NER) é outro aspecto vital do NLP destinado a identificar e categorizar entidades como nomes, organizações e locais em dados de texto.
O BERT é verdadeiramente transformador no espaço NER, principalmente por causa de sua capacidade de reconhecer e classificar padrões de entidade complexos, mesmo quando apresentados em estruturas de texto intrincadas.
Sistemas de perguntas e respostas
A compreensão contextual e a fundamentação do BERT em codificadores bidirecionais o tornam hábil na extração de respostas precisas de grandes conjuntos de dados.
Ele pode efetivamente determinar o contexto de uma pergunta e localizar a resposta mais adequada dentro do texto dados, um recurso que pode ser aproveitado para chatbots avançados, mecanismos de pesquisa e até assistentes.
Tradução automática via BERT
A tradução automática é uma tarefa essencial da PNL que o BERT melhorou. A arquitetura transformadora e a compreensão bidirecional do contexto contribuem para quebrar as barreiras na tradução de um idioma para outro.
Embora focado principalmente em inglês, as variantes multilíngues do BERT (mBERT) podem ser aplicadas a máquinas problemas de tradução para vários idiomas, abrindo portas para plataformas e comunicação mais inclusivas médiuns.
IA e aprendizado de máquina continuam a ultrapassar novos limites
Não há dúvida de que modelos como o BERT estão mudando o jogo e abrindo novos caminhos de pesquisa. Mas, mais importante, essas ferramentas podem ser facilmente integradas aos fluxos de trabalho existentes.
