Descubra o que é BERT e como ele funciona. Explore a arquitetura, o algoritmo e o impacto do modelo BERT na IA, nas tarefas de NLP e na evolução dos grandes modelos de linguagem.
O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um dos modelos mais revolucionários na forma como os computadores processam a linguagem natural. Desenvolvido pelo Google em 2018, essa tecnologia de código aberto analisa o texto em ambas as direções ao mesmo tempo, permitindo uma melhor compreensão do significado das palavras no contexto. O BERT estabeleceu a prática de usar grandes volumes de texto para pré-treinar modelos de linguagem, permitindo que os desenvolvedores ajustem esses modelos mais tarde para realizar uma variedade de outras tarefas. Ele estabeleceu as bases para os grandes modelos de linguagem baseados em transformadores que usamos hoje, mostrando que uma compreensão profunda do contexto é fundamental para a criação de uma inteligência artificial (IA) capaz de "compreender" a linguagem humana.
Este guia explica o que é o BERT, descreve como ele funciona e discute suas aplicações mais comuns no mundo real.
O BERT é um método que revolucionou o processamento de linguagem natural (natural language processing, NLP) ao analisar simultaneamente as palavras antes e depois de uma palavra de destino, em vez de processar cada palavra de forma sequencial. Sua arquitetura transformer subjacente permite que um modelo de linguagem avalie a importância de diferentes palavras em relação umas às outras, não importando o quão distantes elas estão em uma frase, e diferencie o significado de palavras ortográficas idênticas com base em seu contexto circundante.
Além disso, o BERT introduziu um processo de duas etapas para treinamento de modelos. Primeiro, o modelo é treinado usando enormes quantidades de texto não rotulado para dar uma compreensão geral dos padrões de linguagem. Em segundo lugar, o modelo é ajustado para tarefas específicas com conjuntos de dados menores e rotulados, uma prática conhecida como "aprendizado de transferência". Eliminar a necessidade de treinar cada modelo de linguagem do zero tornou o NLP de última geração acessível para uma ampla variedade de aplicações, incluindo pesquisas na Internet e análise de sentimento.
Em 2019, o Google incorporou o BERT ao seu mecanismo de pesquisa, permitindo que ele entendesse as consultas de pesquisa da forma como as pessoas as escrevem. Agora, ele é usado em praticamente todas as consultas em inglês e expandiu-se para muitos outros idiomas, melhorando bastante a forma como o Google interpreta perguntas complexas, compreende a pesquisa conversacional e lida com consultas em que o contexto é fundamental para fornecer a resposta certa.
A capacidade do BERT de analisar o contexto em duas direções é considerada um marco fundamental na evolução da IA e do NLP. Isso permitiu que a tecnologia alcançasse resultados recorde em onze tarefas de NLP, incluindo resposta de perguntas, análise de sentimentos e reconhecimento de entidade nomeada (categoria automática de uma palavra para representar uma pessoa, produto, organização ou outra entidade). A arquitetura transformer utilizada pelo BERT tornou-se a base para praticamente todos os LLMs modernos, graças à sua capacidade de capturar relações entre as palavras em longos trechos de texto.
O treinamento e a inferência do BERT envolvem vários mecanismos sofisticados que trabalham juntos:
O BERT separa o texto em partes menores chamadas tokens. Por exemplo, a palavra "playing" pode ser dividida em "play" e "##ing". Cada token é convertido em um número e o BERT adiciona marcadores especiais, como [CLS], no início de frases e [SEP], entre elas. Essa abordagem aumenta a precisão com palavras menos frequentemente usadas e torna o tamanho do vocabulário mais gerenciável.
Cada token recebe três tipos de incorporações (embeddings): token (o que é a palavra), position (onde ele aparece em uma sequência) e segment (a que frase ele pertence). Isso dá ao BERT informações úteis sobre o conteúdo e a estrutura do texto.
O BERT usa mecanismos de atenção para calcular quanto cada palavra deve considerar uma outra palavra em uma frase. Por exemplo, quando o BERT processa a palavra "bank", ele atribui pontuações de atenção a todas as outras palavras nessa frase. Se aparecerem as palavras "river" e "water", elas receberão pontuações altas, indicando que o "bank" provavelmente se refere a uma margem do rio, em inglês. Se a pontuação das palavras "money" e "deposit" forem maiores, o BERT entende "bank" como uma instituição financeira.
O BERT processa texto por meio de várias camadas empilhadas, cada camada executando vários cálculos de atenção em paralelo. Cada camada captura padrões cada vez mais complexos. As camadas iniciais podem aprender gramática básica, enquanto camadas mais profundas entendem relações e semântica abstratas.
Como parte do processo de pré-treinamento, o BERT mascara aleatoriamente 15% dos tokens e tenta prever o que eles são. Isso ajuda no entendimento bidirecional. Ele também analisa pares de frases e prevê se a segunda frase vem antes ou depois da primeira no texto original. Essa técnica ajuda a entender a relação entre as frases.
Após a conclusão do pré-treinamento, os desenvolvedores podem adicionar uma camada específica de tarefa e treinar o BERT para realizar essa tarefa, como análise de sentimento ou detecção de spam. Durante a inferência, o texto flui em todas as camadas de atenção para desenvolver compreensão contextual, e o BERT produz previsões baseadas nessas representações detalhadas.
Desde que foi lançado em 2018, o BERT tem sido implementado em uma ampla variedade de casos práticos de uso . Entre eles estão as seguintes:
O BERT melhora a classificação da pesquisa no Google para entender melhor o contexto e a intenção por trás de consultas complexas, especialmente pesquisas conversacionais mais longas, onde a ordem das palavras e as preposição são importantes.
O BERT melhora o reconhecimento de intenção em assistentes de voz, como Google Assistant e Alexa, ajudando-os a entender o que os usuários realmente querem. Ele também possibilita respostas mais precisas às questões seguintes, mantendo o contexto em uma conversa.
Ao analisar anotações clínicas e registros médicos, o BERT pode extrair relevantes informações do paciente, identificar diagnósticos e sinalizar possíveis interações ou contradições com os medicamentos em seus planos de tratamento.
O BERT permite que as ferramentas de análise de contratos identifiquem cláusulas-chave, obrigações e riscos em milhares de documentos jurídicos. Ele permite a pesquisa semântica na jurisprudência, ajudando os advogados a encontrar precedentes relevantes mesmo quando uma terminologia diferente é utilizada.
Ao entender a intenção do cliente, o BERT torna mais fácil para os chatbots responder com precisão às consultas de atendimento ao cliente, podendo classificar avaliações de produtos por sentimento.
O BERT ajuda a moderar o conteúdo, detectando discursos de ódio, assédio e desinformação com melhor compreensão contextual do que os métodos baseados em palavras-chave. Ele capacita sistemas de recomendação de mídias sociais que sugerem conexões, grupos ou conteúdo relevante aos usuários.
Como um projeto original, o BERT possui algumas limitações. As principais são:
O BERT requer um imenso poder computacional tanto para treinamento quanto inferência, tornando-o caro e lento para aplicações em tempo real, especialmente em dispositivos com recursos limitados.
O BERT pode processar apenas sequências com até 512 tokens de comprimento, o que é problemático para documentos longos, como contratos legais ou trabalhos de pesquisa que precisam ser entendidos como um todo.
O BERT não consegue gerar respostas coerentes ou criar novos conteúdos, pois foi criado apenas como um codificador para compreender o texto. Modelos GPT e arquiteturas posteriores de codificador/decodificador, desenvolvidos especificamente para compreensão e geração, atendem com eficácia a tarefas como resumo e tradução.
O desempenho do modelo pode variar muito dependendo de configurações como taxa de aprendizado, tamanho do lote e número de execuções necessárias para que o BERT complete um conjunto de dados de treinamento. Pode ser necessário realizar um amplo ajuste fino.
O BERT multilíngue foi treinado em 104 idiomas ao mesmo tempo, o que significa que cada idioma recebeu menos atenção e desempenho, em comparação aos modelos específicos de linguagem. Modelos mais recentes treinam com conjuntos de dados multilíngue muito maiores com estratégias de amostragem melhores ou usam aprendizado de transferência entre idiomas para melhorar o desempenho da linguagem.
O BERT incentivou a criação de outros modelos de linguagem mais avançados. Alguns dos principais modelos incluem:
O GPT usa processamento unidirecional (de esquerda para direita), sendo treinado para prever a próxima palavra em uma sequência, tornando-o naturalmente adequado para produção de texto coerente, como conversas e escrita criativa. Diferente do BERT, o GPT só vê o contexto anterior quando entende uma palavra, e não o que vem a seguir.
O modelo Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (RoBERTa) emprega a mesma arquitetura bidirecional do BERT, mas treina com 10 vezes mais dados. Ele usa técnicas aprimoradas, como mascaramento dinâmico, mudando as palavras que ficam mascaradas sempre que o modelo é treinado com a mesma frase. Como resultado, o RoBERTa consegue um desempenho bem melhor sem alterar o modelo fundamental do BERT.
O modelo XLNet consegue entender duas direções, como o BERT, mas usa a modelagem de linguagem por permutação, prevendo palavras em ordem aleatória em vez de mascará-las. Ele é muitas vezes mais preciso do que o BERT, porém é mais complexo de processar e mais difícil de treinar.
Recurso |
BERT |
GPT |
RoBERTa |
XLNet |
|---|---|---|---|---|
Direção |
Bidirecional |
Unidirecional (da esquerda para a direita) |
Bidirecional |
Bidirecional |
Principal qualidade |
Compreensão de contexto |
Produção de texto |
Melhor compreensão de BERT |
Modelagem de contexto avançada |
Dados de treinamento |
BookCorpus + Wikipedia (16GB) |
Texto diversificado da web |
10 vezes mais dados do que o BERT (160GB) |
Semelhante ao BERT |
Estratégia de mascaramento |
Mascaramento aleatório |
Sem mascaramento |
Mascaramento dinâmico |
Baseado em permutação |
Capacidade de gerar texto? |
Não |
Sim |
Não |
Limitada |
Tempo de treinamento |
Padrão |
Mais rápido |
Mais longo (mais dados) |
Mais longo (complexo) |
O BERT revolucionou totalmente a forma como as máquinas entendem a linguagem humana, demonstrando que o contexto bidirecional e o aprendizado de transferência poderiam melhorar drasticamente o desempenho. Sua arquitetura baseada em transformers com mecanismos de autoatenção tornou-se o modelo inicial de quase todos os modelos de linguagem modernos, do GPT ao Claude, estabelecendo o método básico que impulsiona a atual revolução da IA. Embora os modelos mais recentes tenham superado os recursos do BERT, suas inovações centrais em torno da codificação bidirecional, estratégias de pré-treinamento e mecanismos de atenção continuam a ser fundamentais na forma como, hoje, criamos e pensamos em sistemas linguísticos de IA.
O BERT foi criado para entender a linguagem ao ler um texto em duas direções, o que o torna ideal para tarefas como pesquisa e classificação, enquanto o GPT lê da esquerda para a direita, tendo sido criado para gerar texto, como conversas e escrita criativa. Pense no BERT como um especialista em compreensão e no GPT como um especialista em redação. Eles são otimizados para diferentes tarefas.
O BERT foi treinado para completar palavras mascaradas usando o contexto circundante, e não para prever o que vem a seguir em uma sequência. Portanto, ele não tem os recursos necessários para produzir texto coerente. Sua arquitetura é de um codificador projetado para compreensão, não de um decodificador projetado para produzir texto palavra por palavra.
Com certeza. Embora os modelos mais recentes tenham superado o desempenho do BERT, ele ainda é amplamente usado em sistemas de produção (como o Google Search que processa bilhões de consultas diárias), pois ele é eficiente, bem compreendido e perfeitamente adequado para tarefas de compreensão. Mais importante, as inovações do BERT em atenção bidirecional e aprendizado de transferência estabeleceram a base para praticamente todos os modelos de linguagem modernos, portanto, a influência continua mesmo que você não esteja usando o próprio BERT.
