O que é o Distilbert? Explorando o modelo de IA e a integração comercial do modelo de PNL

O Distilbert Huggingface foi criado e apresentado em 2019 como uma versão leve do modelo BERT original. Essa versão oferece aos desenvolvedores e pesquisadores uma ferramenta mais eficiente para executar tarefas de NLP sem a necessidade de utilizar grandes recursos computacionais.

Este artigo explora como esse modelo funciona para resolver tarefas de processamento de linguagem humana. Você também aprenderá como ele pode ser usado e em quais campos. Além disso, ao ler este guia, você saberá como usar um cenário Latenode que envolve uma integração direta com a arquitetura Distilbert.

Principais conclusões: O Distilbert, criado pela Hugging Face em 2019, é uma versão leve do modelo BERT projetado para tarefas eficientes de NLP com recursos computacionais reduzidos. Ele usa a destilação para transferir conhecimento de um modelo maior (BERT) para um menor, melhorando o desempenho e a velocidade e mantendo a precisão. Usado em áreas como automação de suporte ao cliente, gerenciamento de reputação, análise de dados médicos, educação e marketing, o DistilBERT pode ser integrado ao site Latenode para simplificar os processos de negócios. Um cenário do site Latenode mostra a capacidade do DistilBERT de automatizar a classificação de avaliações de clientes, demonstrando suas aplicações práticas.

Explorando o modelo Distilbert

O Huggingface Distilbert é um modelo de IA para processamento e classificação de linguagem natural. Ele é uma versão reformulada do modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) original, mas mais leve para melhorar o desempenho e a velocidade. O método usado na operação desse modelo é chamado de destilação.

A destilação envolve a transferência de conhecimento do professor (ou seja, o modelo maior - BERT) para o aluno(o modelo menor, Distillbert). Nessa abordagem, o último é treinado para prever e analisar dados com base no resultado do primeiro. Isso inclui o uso das probabilidades previstas pelo professor como rótulos flexíveis, o que ajuda o aluno a perceber padrões sutis e melhora sua capacidade de analisar e classificar informações.

A principal vantagem desse modelo de IA é seu desempenho. Ele requer menos recursos computacionais para treinamento e previsão, o que o torna ideal para ambientes com recursos limitados. Por exemplo, a arquitetura Distilbert pode ser implementada em dispositivos com memória e capacidade de processamento limitadas, onde o uso do BERT é impossível.

Ao mesmo tempo, essa arquitetura de IA pode ser treinada em grandes conjuntos de dados, o que proporciona alta precisão de previsão. Isso é útil, por exemplo, para desenvolvedores e pesquisadores que precisam analisar grandes quantidades de texto. Por esse motivo, o Distill Bert é considerado um modelo moderno e avançado de processamento de linguagem natural.

Ele oferece uma solução equilibrada para tarefas de PNL, proporcionando alto desempenho e precisão com menor consumo de recursos. Ele encontrou aplicações que vão desde o processamento de feedback de clientes até a automação de help desk, tornando a tecnologia avançada acessível a um público amplo. Veja abaixo onde o modelo Distillbert pode ser usado.

Onde a arquitetura Distelbert é usada?

Devido à sua compactação e eficiência, o modelo se tornou uma ferramenta valiosa em vários setores em que a comunicação humana e a validação de texto desempenham um papel fundamental. Sua capacidade de processar e entender a linguagem natural ajuda a automatizar e resolver várias tarefas. Aqui estão alguns campos afetados por esse modelo:

Assistência de suporte

Uma de suas principais áreas de aplicação é a automação do suporte ao usuário. Muitas empresas integram o Distilled Bert em seus chatbots e sistemas de suporte para lidar automaticamente com as consultas dos clientes, fornecer respostas rápidas e precisas e redirecionar perguntas complexas para operadores ao vivo. Isso ajuda a reduzir a carga de trabalho dos funcionários e a melhorar a qualidade do serviço.

Gerenciamento da reputação

Outra área de aplicação importante do modelo Distilbert Huggingface é a análise do tom em mídias sociais e avaliações de produtos. As empresas usam esse modelo para monitorar as avaliações dos clientes e as menções nas mídias sociais para entender como os usuários percebem seus produtos ou serviços. O modelo ajuda a categorizar automaticamente as avaliações em positivas, negativas e neutras, permitindo que elas respondam aos comentários e melhorem sua reputação.

Análise e recomendações médicas

O modelo Distilbert pode processar grandes volumes de registros médicos e categorizar as principais informações sobre o paciente, o que acelera o processo de diagnóstico e tratamento. Por exemplo, ele pode ser usado para categorizar automaticamente os sintomas, extrair diagnósticos de textos e até mesmo gerar recomendações baseadas em protocolos.

Avaliação do conhecimento do aluno

O Huggingface Distilbert também é usado para automatizar a validação de texto e analisar as respostas dos alunos. As plataformas educacionais integram esse modelo para avaliar redações, detectar plágio e analisar a proficiência no idioma. Isso reduz o tempo gasto na verificação de tarefas e fornece uma avaliação mais objetiva do conhecimento dos alunos. Além disso, ele pode ser usado para criar assistentes inteligentes que ajudam os alunos a fazer a lição de casa e a se preparar para os exames.

Gerenciamento de campanhas

O Distill Bert é usado ativamente em marketing e publicidade. As empresas o utilizam para analisar o comportamento do consumidor, segmentar públicos e criar campanhas publicitárias personalizadas. Ele ajuda a analisar dados textuais de pesquisas, avaliações e mídias sociais, permitindo que os profissionais de marketing entendam as necessidades e preferências dos clientes e adaptem suas estratégias para interagir com seu público-alvo.

Latenode Cenários

O Distillbert Huggingface também pode ser usado para automatizar processos de negócios em um fluxo de trabalho Latenode simples. Você pode criar um algoritmo funcional que executa tarefas de rotina em vez de sua equipe, vinculando nós de acionamento e ação com integrações de baixo código. Dê uma olhada abaixo no que é o Latenode . Você também verá um modelo de script com esse modelo de IA que pode ser copiado e testado por você mesmo.

Aproveitamento do Distilbert em Latenode: Simplificando as tarefas de PNL com o modelo eficiente do Hugging Face

Latenode é uma ferramenta de automação de fluxo de trabalho que permite que você integre diferentes nós ao seu script. Cada nó representa uma ação ou um acionador específico. Em termos simples, quando um acionador é disparado, ele leva imediatamente a uma sequência de ações - adicionar informações a uma planilha do Google, atualizar um banco de dados ou enviar uma mensagem em resposta a uma ação do usuário.

Cada nó pode incluir integrações de baixo código, desde arquiteturas de IA como Distilled bert até serviços como Google Sheets, Chat GPT, Airbox e muitos outros. Há centenas dessas integrações na biblioteca Latenode e, se você não encontrar o serviço que está procurando, publique uma solicitação no Roadmap ou use o serviço pago First-Track App Release pago.

Além das integrações diretas, os nós podem incluir código Javascript que você ou um assistente de IA pode escrever com base no seu prompt. Isso permite que você vincule seu script a serviços de terceiros, mesmo que eles não estejam na coleção, ou adicione funções personalizadas ao seu script. O assistente também pode explicar ferramentas como Distillbert, Resnet etc., depurar código existente, esclarecer fórmulas ou até mesmo sugerir a estrutura de scripts que você pode ajustar.

Latenode também pode se comunicar com vários sistemas de API, simplificando ainda mais a automação. Imagine poder extrair dados do Google Maps ou enriquecer-se automaticamente com dados sobre os usuários que se registram no seu site. As possibilidades dos scripts automatizados são enormes, e o serviço está em constante evolução.

Se você precisar de ajuda ou orientação sobre como criar seu próprio script ou se quiser replicar este, entre em contato com nossa comunidade Discord, onde estão os especialistas em automação Low-code.

Latenode Cenário com o modelo Distillbert

Esse script automatiza o gerenciamento das avaliações de seus clientes e as classifica como positivas ou negativas, dependendo da resposta do nó de integração do Distilbert.

Para criar esse script, copie este modelo em sua conta do Latenode para personalizá-lo, se necessário. Você também precisará de uma conta Airtable registrada para criar uma tabela. O script é composto por seis nós e não requer chaves de API, codificação ou outras habilidades técnicas. Aqui estão as etapas detalhadas para a implementação de cada nó:

1. Crie uma base Airtable. Dentro dela, você encontrará um link para uma tabela criada por Latenode para esse cenário. Ela mostra as informações do cliente: nome, data, e-mail, empresa, estrelas, texto da avaliação, classificação e pontuação. Você não poderá copiar essa tabela; crie a sua própria. Essa é uma nova tabela baseada nessa amostra:

2. Volte para o fluxo de trabalho. Conceda a todos os nós do Airtable acesso à sua conta do Airtable. Você também precisa anexar sua tabela a eles para que o cenário possa interagir com as avaliações dos clientes. Clique no nó, escolha a seção Connection (Conexão), selecione New Authorization (Nova autorização), escolha Airtable como um serviço e, em seguida, sua conta.

3. Vá para o primeiro nó do Airtable. Localize a seção Max Records e defina o número máximo de linhas que você deseja processar por vez. Por exemplo, se você especificar 1, o script processará apenas uma avaliação de cliente por vez e, se especificar 5, processará cinco avaliações. Veja como as configurações devem ser para esse nó:

4. Personalize as integrações de AT restantes. Os dois últimos nós são empilhados verticalmente no cenário, pois se conectam ao mesmo nó - o modelo Distilbert. Eles têm IDs de registro predefinidos e fórmulas de pontuação, mostradas como blocos coloridos. Localize a seção Classificação no nó superior e digite POSITIVO. No nó inferior, digite NEGATIVE. Isso garantirá que a tabela exiba com precisão as descobertas da IA, indicando quais avaliações são positivas e negativas.

5. Adicione quantas avaliações e detalhes de clientes forem necessários. A tabela de exemplo mencionada anteriormente mostra os dados do cliente, além das colunas Classification (Classificação) e Score (Pontuação). Você entenderá mais tarde como elas são usadas. A maioria dessas informações está presente na tabela apenas por conveniência. A arquitetura do Distilbert analisa somente o texto da avaliação, determina seu sentimento e atribui uma tag positiva ou negativa de acordo com ele. A seguir, você verá como são as configurações do nó e os resultados da análise:

6. Pressione o botão roxo para executar o cenário. Você o encontrará no canto inferior esquerdo da interface. Se o algoritmo funcionar corretamente, aparecerão etiquetas verdes sobre os nós.

Quando você inicia o fluxo de trabalho, a primeira integração do Airtable extrai a lista de avaliações e detalhes do cliente do banco de dados. Esse pode ser qualquer banco de dados do Airtable em que você armazena suas informações, não apenas o que este modelo usa. Em seguida, as informações passam pelo nó de iteração para o Distill bert, que analisa o texto e produz uma pontuação de probabilidade. 

Com base nessa pontuação, os dados são roteados para um dos dois nós seguintes do Airtable. Se a pontuação for 0,99, um sinal será enviado à integração superior do Airtable para classificá-lo como positivo na tabela. Se o resultado for o oposto, um sinal semelhante será enviado ao nó inferior para que ele o classifique como negativo. Além disso, esses nós publicam a pontuação na tabela. Aqui está a aparência que você deve ter:

Esse fluxo de trabalho ajudará você a economizar tempo lendo rapidamente as publicações positivas ou negativas. Por exemplo, você pode filtrar as avaliações para exibir apenas as negativas e entrar em contato com os autores e ver as áreas em que o serviço pode ser melhorado, ou entrar em contato com os usuários que publicaram depoimentos positivos para agradecê-los pelo interesse e pelo feedback.

Explore a arquitetura do Distilbert: Crie fluxos de trabalho de NLP personalizados com Latenode Scenarios

Os recursos do modelo AI Distillbert são multifacetados. Esse modelo permite que você categorize as informações em vários fluxos, analise grandes volumes de dados de texto, automatize perguntas frequentes, crie chatbots, personalize o conteúdo do usuário, aprimore os mecanismos de pesquisa com recomendações melhoradas etc.

Quer você seja um desenvolvedor experiente ou um novato em IA, as possíveis aplicações da Distilbert podem transformar seus projetos. Imagine aproveitar essa ferramenta avançada para criar soluções inteligentes de suporte ao cliente, otimizar sistemas de gerenciamento de conteúdo ou desenvolver estruturas sofisticadas de análise de dados.

Tente criar você mesmo um cenário com esse modelo! O Latenode oferece uma versão gratuita que permite que você configure até 20 fluxos de trabalho ativos com nós ilimitados. No entanto, a ativação de cada fluxo de trabalho usa 1 dos 300 créditos que você tem disponíveis. Se você precisar de mais créditos, tempos de ativação mais rápidos, acesso ao AI Code Copilot, contas conectadas ilimitadas e vantagens adicionais, visite a página de assinatura!

Você pode compartilhar seus métodos de desenvolvimento usando o recurso Shared Templates ou na comunidade Discord do Latenode. Na comunidade comunidade do Discordvocê pode se conectar com outros desenvolvedores, relatar bugs, sugerir melhorias no serviço e obter novos insights sobre ferramentas de automação comercial, como o Distil bert ou outros modelos de IA!

PERGUNTAS FREQUENTES

O que é Distilbert?

O Distilbert é uma versão simplificada e eficiente do modelo BERT criado pela Hugging Face para tarefas de processamento de linguagem natural, introduzido em 2019. Ele mantém o alto desempenho e usa menos recursos computacionais.

Como o Distillbert funciona?

O Distillbert usa um processo chamado destilação, no qual o conhecimento de um modelo maior (BERT) é transferido para um modelo menor. Isso envolve o treinamento do modelo menor para prever e analisar dados com base na saída do modelo maior.

Em quais campos o bert destilado é comumente usado?

O modelo Distilbert é usado na automação do suporte ao cliente, na análise de sentimentos em mídias sociais, no processamento de registros médicos, em plataformas educacionais e na análise de marketing devido à sua compactação e eficiência.

O que é o site Latenode e como ele se integra ao modelo Distilbert?

Latenode é uma ferramenta de automação de fluxo de trabalho que permite a integração de vários nós, incluindo ferramentas de IA, como o modelo Distilbert, para automatizar e simplificar os processos de negócios com configurações de baixo código.

Você pode dar um exemplo de como o Distil Bert é usado em um cenário Latenode ?

Um exemplo de cenário envolve a automatização da classificação de avaliações de clientes. O DistilBERT analisa o texto para determinar o sentimento e o Latenode encaminha os dados para os nós apropriados, atualizando um banco de dados com avaliações e pontuações classificadas.

Quais são os benefícios de usar o Huggingface Distilbert em relação ao modelo BERT original?

O Distilled Bert oferece alta precisão semelhante à do BERT, mas com requisitos computacionais significativamente reduzidos, o que o torna ideal para ambientes com recursos limitados, como dispositivos móveis e aplicativos em tempo real.

Como posso começar a usar a arquitetura Distilbert em meus projetos?

Você pode começar integrando a arquitetura Distilbert a ferramentas de automação de fluxo de trabalho, como Latenode, que oferece uma interface amigável para a configuração de processos alimentados por IA com o mínimo de conhecimento de codificação necessário.