Cómo es Reformer, la nueva red neuronal de Google

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Uno de los desafíos más grandes a la hora de hablar de inteligencia artificial es lograr que el sistema comprenda de manera efectiva y rápida el contexto. Entender contenido que se da en secuencias como ocurre en la música, los videos o en cualquier lenguaje requiere de una buena comprensión del contexto.

En el dominio del lenguaje, las redes neuronales de memoria a largo plazo (LSTM, por sus siglas en inglés) cubren suficiente contexto para traducir oración por oración de un texto. El modelo Transformer empleado por Google no solo mejoró el rendimiento en la traducción de oración por oración, sino que también podría usarse para generar artículos completos a través de un resumen de múltiples documentos; así como para producir fotos y música.

Pero hay algo más: Reformer también puede procesar novelas completas y en un solo dispositivo. Google contó en su comunicado que Reformer pudo procesar la novela Crimen y el castigo de una sola vez.

“En el futuro, cuando haya más conjuntos de datos con texto de formato largo para entrenar, técnicas como Reformer pueden hacer posible generar composiciones largas y coherentes”, se concluye en el texto.

BERT, el cambio en el algoritmo de Google que mejora las búsquedas

En septiembre de 2019 Google dio a conocer un cambio importante en su algoritmo que permite optimizar las búsquedas, por medio de la técnica denominada BERT, que favorece la interpretación de las frases en contextos. Y comenzaría a estar disponible en español, portugués entre otro y que desembarcaba, además, en más de 20 piases.

El gran aporte de BERT es que permite una interpretación bidireccional, es decir que para interpretar un término en contexto se tiene en cuenta tanto la palabra que le antecede como la que tiene a continuación.

Así, por ejemplo, en la oración “accedí a la clave bancaria”, el concepto “clave” es interpretado teniendo en cuenta el fragmento “accedí a” y “bancaria”. A esto se refiere el concepto de interpretación bidireccional.

 


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