Model Releases
BERT de Google: El modelo que revolucionó el procesamiento del lenguaje natural en 2018
Descubre cómo BERT transformó la IA con su arquitectura bidireccional y se convirtió en la base de los motores de búsqueda modernos.
11 de octubre de 2018
Model ReleaseBERT
Introducción
El 11 de octubre de 2018, Google lanzó una innovación que cambiaría para siempre el campo del procesamiento del lenguaje natural: BERT, acrónimo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Este modelo de 340 mil millones de parámetros representó un hito crucial en la historia de la inteligencia artificial, introduciendo por primera vez una comprensión bidireccional profunda del lenguaje que superaba significativamente a todos sus predecesores.
La importancia de BERT radica no solo en su capacidad técnica, sino en su impacto transformador en aplicaciones reales. Desde que se convirtió en open source, ha sido adoptado por miles de desarrolladores y empresas, convirtiéndose en la base fundamental para sistemas de búsqueda modernos, chatbots avanzados y herramientas de análisis de texto. Su influencia se extiende más allá de Google, inspirando toda una generación de modelos de lenguaje posteriores.
Como modelo de referencia histórico, BERT demostró que la atención bidireccional era clave para entender el contexto completo de las palabras en oraciones, rompiendo con las limitaciones de los modelos unidireccionales anteriores. Esta característica única permitió avances sin precedentes en tareas como comprensión de lectura, traducción automática y respuesta a preguntas.
La liberación de BERT como software de código abierto marcó un punto de inflexión en la democratización de tecnologías de IA avanzadas, permitiendo que investigadores y desarrolladores de todo el mundo construyeran sobre esta base sólida para crear soluciones aún más poderosas.
- Lanzamiento: 11 de octubre de 2018
- Parámetros: 340 mil millones
- Código abierto desde su lanzamiento
- Fundamento para motores de búsqueda modernos
Características y Arquitectura Clave
La arquitectura de BERT se basa en el mecanismo Transformer, pero introduce una novedad crucial: la bidireccionalidad. A diferencia de los modelos anteriores que procesaban el texto en una sola dirección (ya sea de izquierda a derecha o viceversa), BERT puede ver cada palabra en contexto tanto desde el pasado como desde el futuro dentro de una oración, lo que le permite comprender relaciones semánticas complejas con mayor precisión.
El modelo utiliza técnicas de pre-entrenamiento auto-supervisado, incluyendo 'Masked Language Modeling' (MLM) y 'Next Sentence Prediction' (NSP). En MLM, aleatoriamente se enmascara el 15% de las palabras en una oración y el modelo aprende a predecir estas palabras faltantes, lo que obliga al modelo a tener un entendimiento profundo del contexto bidireccional.