¿Qué es BERT y sigue siendo relevante en 2024-2025?

Entendiendo BERT: Definición y Funcionalidad Principal

BERT, que significa Representaciones de Codificadores Bidireccionales de Transformadores, es un marco de aprendizaje automático de código abierto desarrollado por Google AI Language en 2018. Representa un enfoque revolucionario para el procesamiento de lenguaje natural al permitir que las computadoras comprendan y procesen el lenguaje humano con conciencia contextual. A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales que procesan el texto secuencialmente de izquierda a derecha o de derecha a izquierda, BERT utiliza un enfoque bidireccional, analizando todas las palabras en una oración simultáneamente para entender sus relaciones y significados. Este cambio fundamental en la forma en que las máquinas procesan el lenguaje hizo que BERT fuera un punto de inflexión en el campo del PLN, resolviendo más de 11 tareas comunes mejor que modelos anteriores y convirtiéndose en el primero en superar la precisión a nivel humano en varios puntos de referencia.

La innovación principal de BERT radica en su capacidad para comprender el contexto desde ambas direcciones. Cuando lees una oración, tu cerebro considera naturalmente las palabras antes y después de una palabra objetivo para entender su significado. BERT imita este proceso cognitivo humano a través de su arquitectura Transformer, que utiliza un mecanismo de atención para observar las relaciones entre las palabras. Esta comprensión bidireccional es especialmente poderosa para tareas donde el contexto es crucial, como determinar el significado de palabras ambiguas como “banco” (institución financiera vs. orilla del río) según el texto circundante.

¿Cómo Funciona BERT?: La Arquitectura Técnica

BERT opera mediante un sofisticado proceso de dos pasos: pre-entrenamiento en datos masivos no etiquetados seguido de ajuste fino en datos etiquetados específicos para la tarea. Durante el pre-entrenamiento, BERT aprende patrones generales del lenguaje a partir de enormes conjuntos de datos, entrenándose específicamente en Wikipedia (~2.5 mil millones de palabras) y Google BooksCorpus (~800 millones de palabras). Este enorme conjunto de 3.3 mil millones de palabras contribuyó al profundo conocimiento de BERT no solo del idioma inglés, sino también del conocimiento mundial y de relaciones contextuales.

El proceso de pre-entrenamiento emplea dos estrategias de entrenamiento innovadoras que hacen único a BERT:

El Modelo de Lenguaje enmascarado funciona ocultando palabras aleatorias en frases y obligando a BERT a predecirlas basándose en pistas contextuales de las palabras circundantes. Por ejemplo, si la frase dice “La capital de Francia es [MASK]”, BERT aprende a predecir “París” comprendiendo la relación contextual entre “capital”, “Francia” y la palabra faltante. Este método de entrenamiento está inspirado en el procedimiento cloze, una técnica lingüística que data de 1953, pero BERT lo aplica a gran escala con aprendizaje profundo moderno.

La arquitectura de BERT viene en dos configuraciones principales: BERTbase con 12 capas de transformador, 768 unidades ocultas y 110 millones de parámetros, y BERTlarge con 24 capas de transformador, 1024 unidades ocultas y 340 millones de parámetros. La propia arquitectura Transformer es el pilar que permite la eficiencia de BERT, usando un mecanismo de atención que permite paralelizar el entrenamiento de forma extremadamente eficiente. Esta paralelización hizo posible entrenar a BERT con grandes cantidades de datos en un periodo relativamente corto: los modelos originales se entrenaron en 4 TPUs (Unidades de Procesamiento Tensorial) durante solo 4 días.

Aplicaciones y Casos de Uso Actuales de BERT

La versatilidad de BERT lo hace aplicable a numerosas tareas reales de PLN que las organizaciones enfrentan a diario. El modelo sobresale en análisis de sentimiento, donde determina si un texto expresa sentimiento positivo, negativo o neutral—crucial para analizar reseñas de clientes y monitoreo de redes sociales. En sistemas de preguntas y respuestas, BERT ayuda a chatbots y asistentes virtuales a comprender las consultas de los usuarios y recuperar información relevante de bases de conocimiento. El Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) es otra aplicación crítica donde BERT identifica y clasifica entidades como nombres de personas, organizaciones, ubicaciones y fechas dentro del texto, esencial para tareas de extracción de información y cumplimiento normativo.

La clasificación de texto sigue siendo una de las aplicaciones más implementadas de BERT, manejando tareas como detección de spam, moderación de contenido y categorización de temas. Google mismo ha estado usando BERT para mejorar los resultados de búsqueda desde noviembre de 2020, ayudando al motor de búsqueda a comprender mejor la intención del usuario y mostrar resultados más relevantes. Por ejemplo, BERT ahora entiende que “receta para alguien” en una consulta se refiere a recoger medicamentos para otra persona, no solo información general sobre recetas. La medición de similitud semántica es otra aplicación poderosa donde los embeddings de BERT ayudan a identificar contenido duplicado, detección de parafraseo y sistemas de recuperación de información.

Más allá del texto, BERT se ha adaptado para traducción automática, resumen de texto y aplicaciones de IA conversacional. La capacidad del modelo para generar embeddings contextuales—representaciones numéricas que capturan el significado semántico—lo hace invaluable para sistemas de recuperación y motores de recomendación. Las organizaciones usan modelos basados en BERT para moderación de contenido, cumplimiento de privacidad (identificando información sensible) y extracción de entidades para requisitos regulatorios.

¿Sigue Siendo BERT Relevante en 2024-2025?

A pesar de haber sido lanzado en 2018, BERT sigue siendo notablemente relevante y ampliamente desplegado. La evidencia es contundente: actualmente BERT es el segundo modelo más descargado en el Hugging Face Hub con más de 68 millones de descargas mensuales, superado solo por otro modelo de codificador ajustado para recuperación. A mayor escala, los modelos solo de codificador como BERT acumulan más de 1 mil millones de descargas por mes, casi tres veces más que los modelos solo de decodificador (modelos generativos como GPT) con sus 397 millones de descargas mensuales. Esta adopción masiva refleja la importancia continua de BERT en sistemas de producción a nivel mundial.

Las razones prácticas para la relevancia duradera de BERT son considerables. Los modelos solo de codificador son ligeros, rápidos y rentables en comparación con los grandes modelos de lenguaje, lo que los hace ideales para aplicaciones reales donde la latencia y los recursos computacionales importan. Mientras que los modelos generativos como GPT-3 o Llama requieren importantes recursos computacionales y costos de API, BERT puede ejecutarse de manera eficiente en hardware de consumo e incluso en CPUs. Para organizaciones que procesan grandes conjuntos de datos—como el proyecto FineWeb-Edu que filtró 15 billones de tokens—usar modelos basados en BERT cuesta $60,000 en cómputo, mientras que usar modelos solo de decodificador costaría más de un millón de dólares.

Sin embargo, el panorama de BERT ha evolucionado. ModernBERT, lanzado en diciembre de 2024, representa el primer reemplazo significativo de BERT en seis años. ModernBERT es una mejora de Pareto sobre BERT, lo que significa que es mejor tanto en velocidad como en precisión sin compromisos. Presenta una longitud de contexto de 8,192 tokens (frente a los 512 de BERT), es 2-4 veces más rápido que BERT y logra un rendimiento superior en tareas posteriores. ModernBERT incorpora mejoras arquitectónicas modernas como embeddings posicionales rotatorios (RoPE), patrones de atención alternos y entrenamiento en 2 billones de tokens, incluyendo datos de código. A pesar de estos avances, BERT sigue siendo relevante porque:

• Base instalada masiva: Miles de sistemas de producción aún usan BERT
• Rendimiento comprobado: BERT sigue superando en muchas tareas específicas
• Baja barrera de entrada: Modelos más pequeños como DistilBERT (60% más rápido, 95% del rendimiento de BERT) facilitan el despliegue
• Variantes especializadas: Existen miles de modelos BERT pre-entrenados para dominios específicos (notas clínicas, sentimiento en Twitter, texto japonés, análisis de código)
• Compatibilidad hacia atrás: Las organizaciones han invertido mucho en pipelines basados en BERT

BERT vs. Alternativas Modernas: Análisis Comparativo

La aparición de modelos más nuevos ha creado una distinción importante en el panorama del PLN. Los modelos solo de decodificador (GPT, Llama, Claude) sobresalen en generación de texto y aprendizaje de pocos ejemplos, pero son computacionalmente costosos y más lentos para tareas discriminativas. Los modelos solo de codificador como BERT están optimizados para tareas de comprensión y clasificación, ofreciendo una eficiencia superior para aplicaciones no generativas.

RoBERTa, lanzado después de BERT, mejoró el original entrenando más tiempo en más datos y eliminando el objetivo de Predicción de la Siguiente Oración. DeBERTaV3 logró un rendimiento superior en los benchmarks GLUE pero sacrificó eficiencia y capacidades de recuperación. DistilBERT ofrece una alternativa más ligera, funcionando un 60% más rápido mientras mantiene más del 95% del rendimiento de BERT, lo que lo hace ideal para entornos con recursos limitados. Variantes especializadas de BERT han sido ajustadas para dominios específicos: BioClinicalBERT para texto médico, BERTweet para análisis de sentimiento en Twitter y varios modelos para comprensión de código.

Consideraciones Prácticas para Elegir BERT Hoy

Las organizaciones que decidan si usar BERT en 2024-2025 deben considerar su caso de uso específico. BERT sigue siendo la opción óptima para aplicaciones que requieren inferencia rápida, bajo consumo computacional y confiabilidad comprobada en tareas de clasificación y comprensión. Si estás construyendo un sistema de recuperación, una herramienta de moderación de contenido o un pipeline de clasificación, BERT o sus variantes modernas ofrecen excelentes relaciones de rendimiento/costo. Para procesamiento de documentos largos (más de 512 tokens), ModernBERT es ahora la mejor opción con su longitud de contexto de 8,192 tokens.

La decisión entre BERT y alternativas depende de varios factores:

• Tipo de tarea: Usa BERT para clasificación/comprensión; usa modelos tipo GPT para generación
• Requisitos de latencia: BERT es significativamente más rápido en inferencia
• Restricciones de presupuesto: BERT es mucho más rentable a gran escala
• Necesidades de longitud de contexto: Usa ModernBERT para documentos de más de 512 tokens
• Especificidad de dominio: Aprovecha miles de variantes BERT pre-entrenadas para dominios especializados
• Comprensión de código: ModernBERT sobresale aquí; BERT estándar es limitado

El Futuro de BERT y los Modelos Solo de Codificador

Aunque BERT en sí puede no recibir grandes actualizaciones, la categoría de modelos solo de codificador sigue evolucionando. El éxito de ModernBERT demuestra que los modelos de codificador pueden beneficiarse de mejoras arquitectónicas modernas y nuevas técnicas de entrenamiento. El futuro probablemente implique modelos de codificador especializados para dominios específicos (código, texto médico, contenido multilingüe) y sistemas híbridos donde los modelos de codificador trabajen junto a modelos generativos en pipelines RAG (Generación Aumentada por Recuperación).

La realidad práctica es que los modelos solo de codificador seguirán siendo infraestructura esencial para los sistemas de IA. Cada pipeline RAG necesita un recuperador eficiente, cada sistema de moderación de contenido necesita un clasificador rápido y cada motor de recomendación necesita embeddings. Mientras existan estas necesidades—y existirán—BERT y sus sucesores seguirán siendo relevantes. La pregunta no es si BERT sigue siendo relevante, sino qué variante moderna (BERT, ModernBERT, RoBERTa o alternativas específicas de dominio) se ajusta mejor a tus requerimientos específicos.