Transformer multilíngue
Um transformer multilíngue é um modelo de linguagem pré-treinado construído sobre a arquitetura transformer e treinado conjuntamente em textos de dezenas a mais de cem idiomas. Modelos como mBERT e XLM-RoBERTa aprendem representações interlinguísticas compartilhadas, permitindo transferência zero-shot ou few-shot: um modelo ajustado em dados em inglês pode frequentemente ser aplicado diretamente a francês, alemão, árabe ou chinês sem rótulos específicos do idioma.
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Fontes
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, pp. 4171–4186. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
- Conneau, A., Khandelwal, K., Goyal, N., Chaudhary, V., Wenzek, G., Guzmán, F., Grave, E., Ott, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. Proceedings of ACL 2020, pp. 8440–8451. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.747 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Transformer (Cross-lingual Pre-trained Language Model). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/multilingual-transformer
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- Classificação baseada em BERTAprendizado profundo↔ compare
- Embeddings de Sentenças MultilínguesAprendizado profundo↔ compare
- Classificação baseada em RoBERTaAprendizado profundo↔ compare
- Embeddings de SentençasAprendizado profundo↔ compare
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