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Pre-entrenamiento de BERT
Una parte crucial del éxito de BERT radica en su pre-entrenamiento, que se lleva a cabo a través de dos tareas no supervisadas: Masked Language Model (MLM) y Next Sentence Prediction (NSP).
Tareas de Pre-entrenamiento no Supervisadas
Tarea 1: Masked Language Model (MLM)
La tarea de MLM es fundamental para que BERT comprenda el contexto de una palabra dentro de una oración. A continuación, se explica el proceso:
1. Enmascaramiento y Predicción de Tokens:
- En este proceso, se selecciona aleatoriamente el 15% de las palabras en una oración y se reemplazan con un token especial
[MASK]. El objetivo del modelo es predecir las palabras originales en esos lugares enmascarados basándose en el contexto proporcionado por las palabras no enmascaradas alrededor de ellos.- En esta imagen se muestra cómo se enmascaran palabras específicas en una oración y cómo BERT predice las palabras enmascaradas.
2. Comparación con Modelos de Lenguaje Tradicionales:
- A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales que predicen la siguiente palabra en una secuencia de izquierda a derecha (o de derecha a izquierda), BERT predice palabras enmascaradas dentro de una oración completa, lo que le permite entender mejor el contexto bidireccional.
Tarea 2: Next Sentence Prediction (NSP)La tarea de NSP ayuda a BERT a comprender la relación entre dos oraciones consecutivas, lo cual es crucial para muchas tareas de NLP, como la respuesta a preguntas y la comprensión de textos.
1. Importancia de Entender la Relación entre Dos Oraciones:
Saber si dos oraciones están relacionadas de manera lógica o si una oración sigue naturalmente a la otra es esencial para tareas como la clasificación de texto y la generación de lenguaje natural.
2. Metodología para la Predicción de la Siguiente Oración:
En este proceso, se proporciona al modelo un par de oraciones. El 50% de las veces, la segunda oración es la oración que realmente sigue a la primera en el texto original. El otro 50% de las veces, la segunda oración es una oración aleatoria de otro documento. El modelo debe predecir si la segunda oración es la continuación real de la primera.
En resumen, el pre-entrenamiento de BERT mediante las tareas de MLM y NSP permite que el modelo comprenda el contexto de las palabras en una oración de manera más efectiva y que capte las relaciones entre oraciones. Estas capacidades son fundamentales para mejorar el rendimiento en una variedad de tareas de NLP. BERT, a través de su pre-entrenamiento exhaustivo, se ha convertido en una herramienta poderosa para el procesamiento del lenguaje natural, superando significativamente a los modelos de lenguaje tradicionales.
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