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Representaciones de Entrada/Salida en BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un modelo de lenguaje que ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural. A continuación, se explica cómo BERT maneja las representaciones de entrada y salida, utilizando embeddings de WordPiece y tokens especiales.
1. Cómo BERT maneja las representaciones de entrada para diversas tareas
BERT está diseñado para manejar tareas de procesamiento de lenguaje natural como clasificación de textos, respuesta a preguntas, y etiquetado de secuencias. Para lograr esto, transforma las entradas (secuencias de texto) en representaciones numéricas que el modelo puede procesar. Estas representaciones se crean a partir de embeddings, que son vectores que capturan el significado de las palabras en un espacio multidimensional.
2. Uso de embeddings de WordPiece con un vocabulario de 30,000 tokens
BERT utiliza un método llamado WordPiece para crear sus embeddings. WordPiece es una técnica que divide palabras en subpalabras o piezas de palabras. Por ejemplo, la palabra "playing" podría dividirse en "play" y "##ing". Este enfoque ayuda a manejar palabras raras o nuevas al representarlas como combinaciones de subunidades más comunes. BERT tiene un vocabulario de 30,000 tokens, lo que incluye palabras completas y piezas de palabras.
3. Representación de secuencias de una o dos oraciones
BERT puede trabajar con secuencias que consisten en una o dos oraciones. Para una sola oración, BERT simplemente la procesa como una secuencia de tokens. Para dos oraciones, BERT las combina en una sola secuencia con un token especial [SEP] que las separa. Esta capacidad es útil para tareas como la clasificación de pares de oraciones, donde el modelo necesita entender la relación entre dos oraciones.
4. Tokens especiales [CLS] y [SEP]
BERT utiliza dos tokens especiales en sus entradas:
- [CLS]: Este token se coloca al principio de cada secuencia y actúa como un representante de la secuencia completa. En tareas de clasificación, la representación del token [CLS] se utiliza para predecir la etiqueta de la secuencia.
- [SEP]: Este token se utiliza para separar dos oraciones en una secuencia. Ayuda a BERT a distinguir entre diferentes partes de la entrada.
Ejemplo de representación de entrada en BERT
Consideremos el ejemplo de dos oraciones: "El gato está en la casa." y "El perro está en el jardín." La entrada a BERT sería algo así:
[CLS] El gato está en la casa . [SEP] El perro está en el jardín . [SEP]
Cada palabra (o subpalabra) se convierte en un embedding de WordPiece. El token [CLS] proporciona una representación para la tarea de clasificación, y los tokens [SEP] separan las oraciones.
En resumen, BERT maneja las representaciones de entrada utilizando embeddings de WordPiece, permitiendo manejar un vocabulario extenso de 30,000 tokens. Las secuencias pueden consistir en una o dos oraciones, separadas por el token [SEP], mientras que el token [CLS] se utiliza para representar la secuencia completa en tareas de clasificación. Esta estructura de entrada permite a BERT procesar y comprender el lenguaje natural de manera eficiente y efectiva.
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