Los modelos de lenguaje enmascarado son un tipo de algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que se utilizan para resolver algunas de las tareas más difíciles de la comprensión del lenguaje natural (NLU). En un modelo típico de lenguaje enmascarado, las palabras de un idioma determinado están “enmascaradas” u “ocultas” y el modelo debe “rellenar los espacios en blanco” para adivinar las palabras originales. Esto fortalece la capacidad del modelo para comprender el significado detrás de las palabras y puede usarse para generar predicciones sobre nuevos datos o para tareas de inferencia.
El uso de modelos de lenguaje enmascarado comenzó a mediados de la década de 2000 y ha ganado popularidad en aplicaciones como respuesta a preguntas, resúmenes y análisis de sentimientos. El modelo de lenguaje enmascarado más popular es BERT (Representaciones de codificador bidireccional de Transformers), que fue lanzado por Google en 2018. BERT es un método basado en aprendizaje profundo capaz de aprender representaciones de lenguaje a partir de texto sin etiquetar mediante el uso de varios "bloques transformadores" bidireccionales. " Esto da como resultado una optimización de los pesos en un modelo de lenguaje determinado y conduce a un mejor rendimiento en las tareas de comprensión del lenguaje natural.
Los modelos de lenguaje enmascarado también se han utilizado en proyectos de nivel industrial que requieren la comprensión y generación de texto complejo. Por ejemplo, la tecnología se ha aplicado a chatbots de servicio al cliente más precisos, así como a recomendaciones personalizadas.
La tecnología aún se encuentra en sus primeras etapas, pero está creciendo rápidamente. A medida que haya más datos disponibles y la precisión de estos modelos siga mejorando, se espera que los modelos de lenguaje enmascarado tengan un impacto importante en el futuro del procesamiento del lenguaje natural.
