O que é o BERT e ele ainda é relevante em 2024-2025?

Entendendo o BERT: Definição e Funcionalidade Central

BERT, que significa Bidirectional Encoder Representations from Transformers, é uma estrutura de aprendizado de máquina open-source desenvolvida pela Google AI Language em 2018. Ele representa uma abordagem revolucionária para o processamento de linguagem natural ao permitir que computadores entendam e processem a linguagem humana com consciência contextual. Ao contrário dos modelos tradicionais de linguagem que processam texto sequencialmente da esquerda para a direita ou da direita para a esquerda, o BERT utiliza uma abordagem bidirecional, analisando todas as palavras de uma frase simultaneamente para entender seus relacionamentos e significados. Essa mudança fundamental na forma como as máquinas processam a linguagem tornou o BERT um divisor de águas no campo de PLN, solucionando mais de 11 tarefas comuns de linguagem melhor do que modelos anteriores e tornando-se o primeiro a superar a precisão em nível humano em vários benchmarks.

A principal inovação do BERT está em sua capacidade de entender o contexto em ambas as direções. Quando você lê uma frase, seu cérebro naturalmente considera as palavras antes e depois da palavra-alvo para entender seu significado. O BERT imita esse processo cognitivo humano através de sua arquitetura Transformer, que usa um mecanismo de atenção para observar os relacionamentos entre as palavras. Essa compreensão bidirecional é especialmente poderosa para tarefas em que o contexto é crucial, como determinar o significado de palavras ambíguas como “banco” (instituição financeira vs. margem de rio) com base no texto ao redor.

Como o BERT Funciona: A Arquitetura Técnica

O BERT opera por meio de um sofisticado processo em duas etapas: pré-treinamento em dados massivos não rotulados seguido de ajuste fino em dados rotulados específicos da tarefa. Durante o pré-treinamento, o BERT aprende padrões gerais da linguagem a partir de enormes conjuntos de dados, sendo treinado especificamente na Wikipedia (~2,5 bilhões de palavras) e no Google BooksCorpus (~800 milhões de palavras). Esse enorme conjunto de 3,3 bilhões de palavras contribuiu para o profundo conhecimento do BERT não só da língua inglesa, mas também de conhecimentos gerais e de relacionamentos contextuais.

O processo de pré-treinamento emprega duas estratégias inovadoras de treinamento que tornam o BERT único:

O Masked Language Model funciona escondendo palavras aleatórias em frases e forçando o BERT a predizê-las com base em pistas contextuais das palavras ao redor. Por exemplo, se a frase for “A capital da França é [MÁSCARA]”, o BERT aprende a prever “Paris” ao entender o relacionamento contextual entre “capital”, “França” e a palavra ausente. Este método de treinamento é inspirado no procedimento cloze, uma técnica linguística que remonta a 1953, mas o BERT a aplica em grande escala com aprendizado profundo moderno.

A arquitetura do BERT possui duas configurações principais: BERTbase com 12 camadas de transformer, 768 unidades ocultas e 110 milhões de parâmetros, e BERTlarge com 24 camadas de transformer, 1024 unidades ocultas e 340 milhões de parâmetros. A própria arquitetura Transformer é a espinha dorsal que torna possível a eficiência do BERT, utilizando um mecanismo de atenção que permite ao modelo paralelizar o treinamento de forma extremamente eficiente. Essa paralelização tornou viável treinar o BERT em grandes volumes de dados em um período relativamente curto—os modelos originais foram treinados em 4 TPUs (Tensor Processing Units) por apenas 4 dias.

Aplicações Atuais e Casos de Uso do BERT

A versatilidade do BERT o torna aplicável a inúmeras tarefas reais de PLN que as organizações enfrentam diariamente. O modelo se destaca na análise de sentimento, onde determina se um texto expressa sentimento positivo, negativo ou neutro—crucial para análise de avaliações de clientes e monitoramento de redes sociais. Em sistemas de perguntas e respostas, o BERT ajuda chatbots e assistentes virtuais a entender as perguntas dos usuários e recuperar informações relevantes de bases de conhecimento. Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) é outra aplicação crítica, onde o BERT identifica e classifica entidades como nomes de pessoas, organizações, locais e datas dentro do texto, essencial para extração de informações e tarefas de conformidade.

A classificação de texto continua sendo uma das aplicações mais implantadas do BERT, lidando com tarefas como detecção de spam, moderação de conteúdo e categorização de tópicos. O próprio Google utiliza o BERT para melhorar os resultados de busca desde novembro de 2020, ajudando o buscador a entender melhor a intenção do usuário e apresentar resultados mais relevantes. Por exemplo, o BERT agora entende que “receita para alguém” em uma consulta de busca refere-se a retirar um medicamento para outra pessoa, não apenas informações gerais sobre receitas. A medição de similaridade semântica é outra aplicação poderosa, onde os embeddings do BERT ajudam a identificar conteúdo duplicado, detecção de paráfrases e sistemas de recuperação de informações.

Além do texto, o BERT foi adaptado para tradução automática, resumo de textos e aplicações de IA conversacional. A capacidade do modelo de gerar embeddings contextuais—representações numéricas que capturam o significado semântico—torna-o inestimável para sistemas de recuperação e motores de recomendação. Organizações usam modelos baseados em BERT para moderação de conteúdo, conformidade de privacidade (identificação de informações sensíveis) e extração de entidades para requisitos regulatórios.

O BERT Ainda é Relevante em 2024-2025?

Apesar de ter sido lançado em 2018, o BERT continua notavelmente relevante e amplamente utilizado. As evidências são convincentes: o BERT é atualmente o segundo modelo mais baixado no Hugging Face Hub com mais de 68 milhões de downloads mensais, superado apenas por outro modelo encoder ajustado para recuperação. Em uma escala mais ampla, modelos apenas-encoder como o BERT acumulam mais de 1 bilhão de downloads por mês, quase três vezes mais do que modelos apenas-decoder (modelos generativos como o GPT) com seus 397 milhões de downloads mensais. Essa adoção massiva reflete a importância contínua do BERT em sistemas de produção no mundo todo.

As razões práticas para a relevância duradoura do BERT são substanciais. Modelos apenas-encoder são enxutos, rápidos e econômicos em comparação com grandes modelos de linguagem, tornando-os ideais para aplicações reais onde latência e recursos computacionais são importantes. Enquanto modelos generativos como o GPT-3 ou Llama exigem recursos computacionais significativos e custos de API, o BERT pode rodar eficientemente em hardware de consumo e até mesmo em CPUs. Para organizações que processam grandes volumes de dados—como o projeto FineWeb-Edu, que filtrou 15 trilhões de tokens—usar modelos baseados em BERT custa US$ 60.000 em computação, enquanto o uso de modelos apenas-decoder custaria mais de um milhão de dólares.

No entanto, o cenário do BERT evoluiu. O ModernBERT, lançado em dezembro de 2024, representa a primeira substituição significativa do BERT em seis anos. O ModernBERT é uma melhoria de Pareto em relação ao BERT, ou seja, é melhor tanto em velocidade quanto em precisão, sem trade-offs. Ele apresenta um comprimento de contexto de 8.192 tokens (em comparação com 512 do BERT), é de 2 a 4 vezes mais rápido que o BERT e alcança desempenho superior em tarefas downstream. O ModernBERT incorpora melhorias arquiteturais modernas, como embeddings posicionais rotatórios (RoPE), padrões de atenção alternados e treinamento com 2 trilhões de tokens incluindo dados de código. Apesar desses avanços, o BERT continua relevante porque:

• Base instalada massiva: Milhares de sistemas de produção ainda usam o BERT
• Desempenho comprovado: O BERT continua superando em muitas tarefas específicas
• Baixa barreira de entrada: Modelos menores como o DistilBERT (60% mais rápido, 95% do desempenho do BERT) facilitam a implantação
• Variantes especializadas: Existem milhares de modelos BERT pré-treinados para domínios específicos (notas clínicas, sentimento no Twitter, texto em japonês, análise de código)
• Compatibilidade retroativa: Organizações investiram pesadamente em pipelines baseados em BERT

BERT vs. Alternativas Modernas: Análise Comparativa

O surgimento de novos modelos criou uma distinção importante no cenário de PLN. Modelos apenas-decoder (GPT, Llama, Claude) se destacam em geração de texto e aprendizado few-shot, mas são caros computacionalmente e mais lentos para tarefas discriminativas. Modelos apenas-encoder como o BERT são otimizados para tarefas de compreensão e classificação, oferecendo eficiência superior para aplicações não-generativas.

RoBERTa, lançado após o BERT, aprimorou o original treinando por mais tempo, em mais dados e removendo o objetivo de Next Sentence Prediction. DeBERTaV3 atingiu desempenho superior nos benchmarks GLUE, mas sacrificou eficiência e capacidades de recuperação. DistilBERT oferece uma alternativa mais leve, rodando 60% mais rápido enquanto mantém mais de 95% do desempenho do BERT, tornando-o ideal para ambientes com recursos restritos. Variantes especializadas do BERT foram ajustadas para domínios específicos: BioClinicalBERT para textos médicos, BERTweet para análise de sentimento no Twitter e vários modelos para compreensão de código.

Considerações Práticas para Escolher o BERT Hoje

Organizações que decidem se devem usar o BERT em 2024-2025 devem considerar seu caso de uso específico. O BERT continua sendo a escolha ideal para aplicações que exigem inferência rápida, baixo custo computacional e confiabilidade comprovada em tarefas de classificação e compreensão. Se você está construindo um sistema de recuperação, ferramenta de moderação de conteúdo ou pipeline de classificação, o BERT ou suas variantes modernas oferecem excelente relação desempenho-custo. Para processamento de documentos longos (acima de 512 tokens), o ModernBERT agora é a melhor escolha com seu contexto de 8.192 tokens.

A decisão entre BERT e alternativas depende de vários fatores:

• Tipo de tarefa: Use o BERT para classificação/compreensão; use modelos estilo GPT para geração
• Requisitos de latência: O BERT é significativamente mais rápido na inferência
• Restrições de orçamento: O BERT é muito mais econômico em larga escala
• Necessidade de comprimento de contexto: Use o ModernBERT para documentos com mais de 512 tokens
• Especificidade de domínio: Aproveite os milhares de variantes BERT pré-treinadas para domínios especializados
• Compreensão de código: O ModernBERT se destaca aqui; o BERT padrão é limitado

O Futuro do BERT e dos Modelos Apenas-Encoder

Embora o próprio BERT possa não receber grandes atualizações, a categoria de modelos apenas-encoder continua evoluindo. O sucesso do ModernBERT demonstra que modelos encoder podem se beneficiar de melhorias arquiteturais e técnicas de treinamento modernas. O futuro provavelmente envolve modelos encoder especializados para domínios específicos (código, textos médicos, conteúdo multilíngue) e sistemas híbridos onde modelos encoder trabalham ao lado de modelos generativos em pipelines RAG (Retrieval Augmented Generation).

A realidade prática é que modelos apenas-encoder continuarão sendo infraestrutura essencial para sistemas de IA. Todo pipeline RAG precisa de um recuperador eficiente, todo sistema de moderação de conteúdo precisa de um classificador rápido e todo motor de recomendação precisa de embeddings. Enquanto essas necessidades existirem—e elas existirão—o BERT e seus sucessores permanecerão relevantes. A questão não é se o BERT ainda é relevante, mas sim qual variante moderna (BERT, ModernBERT, RoBERTa ou alternativas específicas de domínio) melhor se encaixa nos seus requisitos específicos.