BERT: O Encoder que Lê dos Dois Lados
por Frank de Alcantara em 28/07/2026
- 1. Você Pensa Como Fala
- 2. A Temida Matemática
- 3. A Probabilidade da Linguagem
- 4. A Vetorização Básica
- 5. Redes Neurais Artificiais para Word Embedding
- 6. Embeddings Distribuídos e CBoW
- 7. SkipGram e Otimizações do Word2Vec
- 8. Word2Vec, a Ponte para o Contexto
- 9. Desvendando a Modelagem de Sequências
- 10. Prestando Atenção
- 11. Do Código à Geração
- 12. Masked Language Modeling: Esconder Tokens para Aprender Contexto
- 13. BERT: O Encoder que Lê dos Dois Lados
- 14. O Cisma e a Batalha da Eficiência
- 15. GEMM o Coração Matemático
- 16. Do Cosseno à Borda: Busca Semântica em Produção
O BERT não inventou a autoatenção, não inventou o Transformer e nem sequer inventou a ideia de pré-treinar uma rede sobre texto. Sua contribuição foi encaixar peças conhecidas em uma receita em que uma mesma pilha de codificadores lê contexto dos dois lados, aprende com texto sem rótulos e depois aceita uma nova tarefa com alterações mínimas. Parece pouco quando enumerado depois do sucesso. Antes dele, era justamente a combinação que faltava.
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