Qué es BERT

BERT (Representaciones de Codificadores Bidireccionales de Transformadores) es un modelo de procesamiento de lenguaje natural (NLP) desarrollado por Google en 2018. Su diseño tiene como objetivo entender mejor las relaciones contextuales del lenguaje, capturando las interacciones entre palabras en un texto a través de un enfoque bidireccional.

La característica clave de BERT es su bidireccionalidad, que permite considerar el contexto de las palabras tanto del lado izquierdo como del derecho simultáneamente. Esta comprensión holística permite que BERT capte los significados sutiles de las oraciones de manera más efectiva que los modelos unidimensionales tradicionales.

BERT ha tenido un impacto significativo tanto en la academia como en la industria, mejorando aplicaciones en sistemas de preguntas y respuestas, análisis de sentimientos y clasificación de texto. Muchos motores de búsqueda y chatbots han comenzado a implementar BERT para mejorar sus capacidades de comprensión del lenguaje natural.

Sin embargo, BERT también tiene sus limitaciones, como la alta demanda de recursos computacionales y velocidades de procesamiento potencialmente más lentas. Además, puede requerir un ajuste fino adicional para lograr un rendimiento óptimo en la comprensión del lenguaje en dominios específicos.