La guía definitiva para entrenar BERT desde cero Introducción

Guía definitiva entrenar BERT desde cero Introducción

Desmitificando BERT: La definición y diversas aplicaciones del modelo que cambió el panorama del procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Foto de Ryan Wallace en Unsplash

Hace unas semanas, entrené e implementé mi propio sistema de preguntas y respuestas utilizando Generación Aumentada por Recuperación (RAG). El objetivo era introducir dicho sistema en mis apuntes de estudio y crear un agente que me ayudara a conectar los puntos. LangChain realmente brilla en este tipo de aplicaciones específicas:

Dado que la calidad del sistema me dejó impresionado, no pude evitar profundizar para entender la magia bajo el capó. Una de las características del flujo de trabajo de RAG es su capacidad para filtrar montañas de información y encontrar el contexto más relevante para la consulta de un usuario. Suena complejo, pero comienza con un proceso simple pero poderoso: codificar frases en vectores densos de información.

La forma más popular de crear estos vectores de oraciones de forma gratuita es nada más y nada menos que SBERT, un transformador de oraciones construido a partir del legendario codificador BERT. Y finalmente, eso nos lleva al objetivo principal de esta serie: entender el fascinante mundo de BERT. ¿Qué es? ¿Qué puedes hacer con él? Y la pregunta del millón de dólares: ¿Cómo puedes entrenar tu propio modelo BERT desde cero?

Comenzaremos desmitificando lo que realmente es BERT, profundizaremos en sus objetivos y sus amplias aplicaciones, y luego pasaremos a los detalles más técnicos, como preparar conjuntos de datos, dominar la tokenización, entender las métricas clave y, finalmente, los entresijos del entrenamiento y la evaluación de tu modelo.

Esta serie será altamente detallada y técnica, presentando fragmentos de código, así como enlaces a repositorios de GitHub. Al final, estoy seguro de que obtendrás una comprensión más profunda de por qué BERT es considerado un modelo legendario en el campo de NLP. Así que, si compartes mi entusiasmo, ¡toma un Cuaderno de Colab y sumérgete en el tema!

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