Entenda a arquitetura do BERT do Google em 3 partes

Entenda a arquitetura do BERT do Google em 3 partes

Tabela de conteúdos

• Introdução
• Arquitetura de codificador-decodificador
• Atenção multi-cabeça
• Arquitetura BERT
• Pré-treinamento
• Ajuste fino
• Arquiteturas baseadas em pré-treinamento
• Modelos base do BERT
• Camadas de atenção
• Visualizando a atenção
• Executando o BERT

Introdução

Bem-vindo à terceira parte da série sobre o BERT! Nas partes anteriores, aprendemos sobre a arquitetura de codificador-decodificador, atenção multi-cabeça e a arquitetura de atenção por trás do BERT. Nesta parte final, vamos explorar o pré-treinamento do modelo, o ajuste fino e as arquiteturas derivadas do conceito de pré-treinamento.

Arquitetura de codificador-decodificador

Antes de nos aprofundarmos no pré-treinamento do BERT, vamos revisar brevemente a arquitetura de codificador-decodificador usada pelo modelo. Essa arquitetura consiste em um codificador e um decodificador, onde o codificador processa uma sequência de entrada e o decodificador produz uma sequência de saída baseada nessa entrada.

Atenção multi-cabeça

A atenção multi-cabeça é uma técnica fundamental usada pelo BERT para entender as relações entre as palavras em uma sequência. Essa técnica permite que o modelo se concentre em diferentes partes da sequência durante o processamento.

Arquitetura BERT

O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de aprendizado profundo pré-treinado que oferece resultados impressionantes em uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural. Ele usa a arquitetura transformer e a técnica de atenção para entender o contexto das palavras em uma sequência.

Pré-treinamento

Durante o pré-treinamento do BERT, o modelo é treinado em um grande corpus de texto para aprender representações de palavras que capturam o significado e a relação entre as palavras. O Google já pré-treinou o modelo e disponibilizou seus vetores para uso público.

Ajuste fino

Após o pré-treinamento, é possível ajustar o modelo para tarefas específicas, como classificação de texto ou análise de sentimentos, usando um conjunto menor de dados de treinamento. Esse processo é conhecido como ajuste fino e permite que o BERT seja adaptado para tarefas específicas com resultados precisos.

Arquiteturas baseadas em pré-treinamento

Além do BERT, existem outras arquiteturas baseadas no conceito de pré-treinamento. Alguns exemplos incluem o GPT (Generative Pre-trained Transformer) e o Elmo (Embeddings from Language Models). Essas arquiteturas também usam o pré-treinamento para melhorar o desempenho em tarefas de linguagem natural.

Modelos base do BERT

Existem dois tipos principais de modelos BERT: o BERT base e o BERT large. O BERT base possui 12 camadas ocultas e 12 camadas de atenção multi-cabeça, enquanto o BERT large possui 24 camadas ocultas e 16 camadas de atenção multi-cabeça. A escolha do modelo depende dos recursos disponíveis e dos requisitos da tarefa.

Camadas de atenção

O BERT usa várias camadas de atenção para correlacionar as palavras de consulta com as palavras de token em uma sequência. Essas camadas de atenção são responsáveis por identificar as relações entre as palavras em diferentes partes do texto, tornando o modelo mais inteligente e capaz de prever com precisão.

Visualizando a atenção

Existe um código disponível na internet que permite visualizar a atenção do BERT. Embora nem sempre seja perfeito e preciso, essa ferramenta pode ser útil para entender melhor como o BERT realiza a atenção entre as palavras em uma sequência.

Executando o BERT

Para executar o BERT, você precisa seguir as etapas de instalação mencionadas na página do GitHub do modelo. Depois da instalação, você pode baixar os vetores do modelo e usar os comandos apropriados para treinamento ou predição. O BERT pode exigir recursos significativos de computação e Memória, portanto, é importante ter isso em mente ao executar o modelo.

Prós e contras

Prós:

• O BERT é um modelo pré-treinado que oferece resultados impressionantes em uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural.
• A arquitetura de codificador-decodificador e a atenção multi-cabeça permitem ao BERT entender as relações entre as palavras em uma sequência.
• O ajuste fino permite adaptar o modelo para tarefas específicas, com resultados precisos.
• Existem outras arquiteturas baseadas em pré-treinamento, como o GPT e o Elmo, que também podem ser usadas em tarefas de linguagem natural.

Contras:

• O BERT requer recursos significativos de computação e memória para executar.
• A visualização da atenção nem sempre é precisa e pode não fornecer uma compreensão completa de como o modelo funciona.

Destaques

• O BERT é um modelo pré-treinado usado para tarefas de processamento de linguagem natural.
• Ele usa a arquitetura de codificador-decodificador e a atenção multi-cabeça para entender o contexto das palavras em uma sequência.
• O pré-treinamento e o ajuste fino são partes essenciais do processo de utilização do BERT.
• Existem outras arquiteturas baseadas em pré-treinamento, como o GPT e o Elmo.
• O BERT base e o BERT large são os modelos principais disponíveis.

FAQ

Q: O BERT pode ser usado em várias línguas, incluindo o português? A: Sim, o BERT pode ser usado em várias línguas, incluindo o português. Ele é capaz de capturar o significado e a relação entre as palavras em diferentes línguas.

Q: Quais são os recursos necessários para executar o BERT? A: O BERT requer recursos significativos de computação e memória devido à sua arquitetura complexa. É recomendado utilizar máquinas com boa capacidade de processamento e memória para obter um desempenho adequado.

Q: Existem outras arquiteturas baseadas em pré-treinamento além do BERT? A: Sim, além do BERT, existem outras arquiteturas baseadas em pré-treinamento, como o GPT e o Elmo. Essas arquiteturas também são usadas para melhorar o desempenho em tarefas de linguagem natural.

Q: O pré-treinamento do BERT é aplicado a um corpus específico? A: Durante o pré-treinamento do BERT, o modelo é treinado em um grande corpus de texto que pode incluir várias línguas e domínios. Isso permite que o BERT capture representações de palavras que são úteis para uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural.