BERT (modelo lingüístico)

BERT, acrónimo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores), es un revolucionario modelo de lenguaje impulsado por Google^[1]. Utiliza una técnica conocida como WordPiece para transformar el vocabulario inglés en códigos numéricos, con la capacidad única de comprender el contexto de las palabras tanto en sentido derecho como izquierdo. BERT está disponible en dos versiones, BASE y LARGE, esta última con 12 codificadores transformadores y más amplia. Un aspecto destacable de este modelo es la ausencia de descodificador, lo que supone un reto en la generación de textos. El impresionante rendimiento de BERT en tareas de comprensión del lenguaje natural le valió un premio en la Conferencia NAACL de 2019 y desencadenó la creación de otros modelos en el campo del procesamiento del lenguaje natural. Es una parte integral de la mejora de los algoritmos de búsqueda de Google y se utiliza ampliamente en la clasificación de textos y la comprensión automática, entre otras aplicaciones. El impacto y la eficacia de BERT han sido objeto de numerosos trabajos de investigación y estudios, que enriquecen aún más nuestro conocimiento de su influencia.