Popularitatea ChatGPT este o dovadă a cât de departe a ajuns procesarea limbajului natural (NLP). Modelele de arhitectură transformatoare precum GPT-3, GPT-4 și BERT sunt capabile de conversații asemănătoare oamenilor, iar unele pot fi chiar folosite pentru a scrie cod complex.
În timp ce GPT este lider de piață, BERT a fost de fapt primul model de limbă care a ajuns pe scenă în 2018. Dar care este mai bun? Și care este diferența dintre GPT și BERT?
Explicarea GPT-3 și GPT-4
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) este un model de limbaj autoregresiv lansat de OpenAI în iunie 2020. Utilizează o arhitectură transformatoare cu 175 de miliarde de parametri, ceea ce îl face unul dintre cele mai mari modele de limbaj construite vreodată.
GPT-3 poate genera text în limbaj natural, precum și răspunde la întrebări, compune poezii și chiar scrie articole complete. ChatGPT este un prim exemplu de AI generativă alimentat de GPT.
A fost considerat un schimbător de joc pentru procesarea limbajului natural și are o gamă largă de aplicații potențiale, inclusiv chatbot, traducerea limbii și crearea de conținut.
GPT-4 este cel mai recent și cel mai mare dintr-o serie de modele GPT și este accesibil dacă dvs aveți un abonament ChatGPT Plus. GPT-4 este de șase ori mai mare decât modelul GPT-3, cu aproximativ un trilion de parametri, ceea ce îl face mult mai precis.
Ce este BERT?
BERT (Reprezentările codificatorului bidirecțional de la Transformers) este un model de reprezentare a limbajului pre-antrenament care ajustează aplicațiile NLP create de Google în 2018. Spre deosebire de alte modele NLP care folosesc fluxul de atenție unidirecțional, BERT utilizează fluxul bidirecțional, ceea ce îi permite să folosească contextul din ambele direcții în timpul procesării.
Acest lucru permite modelului să înțeleagă sensul cuvintelor în context și, la rândul său, să înțeleagă mai bine structurile limbajului. Cu BERT, Google poate oferi acum rezultate de căutare mai precise pentru interogări complexe, în special cele care se bazează pe prepoziții precum „pentru”, „către” și „de la”.
Principalele diferențe dintre GPT și BERT
Acum că aveți o scurtă idee despre GPT și BERT, să discutăm principalele diferențe dintre aceste două modele de limbaj.
Arhitectură
Arhitectura se referă la numeroasele straturi care formează un model de învățare automată. GPT și BERT folosesc modele diferite. BERT este conceput pentru reprezentarea bidirecțională a contextului, ceea ce înseamnă că procesează text atât de la stânga la dreapta, cât și de la dreapta la stânga, permițându-i să capteze contextul din ambele direcții.
În schimb, oamenii citesc textul de la stânga la dreapta (sau de la dreapta la stânga, în funcție de localitatea dvs.). BERT este antrenat folosind un obiectiv de modelare a limbajului mascat, în care unele cuvinte dintr-o propoziție sunt mascate, iar modelul are sarcina de a prezice cuvintele lipsă pe baza contextului înconjurător.
Această metodă de pregătire prealabilă permite BERT să învețe reprezentări contextualizate profunde, făcând-o foarte eficientă pentru sarcini NLP, cum ar fi analiza sentimentelor, răspunsul la întrebări și recunoașterea entităților numite.
În schimb, GPT este un model autoregresiv, ceea ce înseamnă că generează text secvenţial de la stânga la dreapta, prezicând următorul cuvânt dintr-o propoziţie pe baza cuvintelor care au apărut înaintea lui.
GPT este antrenat folosind un obiectiv de modelare a limbajului unidirecțional (caucal), unde prezice următorul cuvânt, având în vedere contextul cuvintelor anterioare. Acesta este unul dintre motivele principale pentru care GPT este atât de popular pentru generarea de conținut.
Date de antrenament
BERT și GPT diferă în ceea ce privește tipurile de date de antrenament pe care le folosesc. BERT este antrenat folosind un model de limbaj mascat, ceea ce înseamnă că anumite cuvinte sunt mascate, iar algoritmul trebuie să prezică care este probabil următorul cuvânt. Acest lucru ajută la antrenarea modelului și îl face mai precis din punct de vedere contextual.
La fel ca GPT, BERT este instruit pe un corpus de text la scară largă. Originalul a fost instruit pe Wikipedia în engleză și BooksCorpus, un set de date care conține aproximativ 11.000 cărți nepublicate, care se ridică la aproximativ 800 de milioane de cuvinte, din diverse genuri, cum ar fi ficțiune, știință și tehnica de calcul.
BERT poate fi antrenat în prealabil pe diferite modele de limbaj, ceea ce, după cum s-a menționat mai sus, îi permite să fie antrenat pentru aplicații specifice, cu opțiunea adăugată de a ajusta acest model pre-antrenat.
În schimb, GPT-3 a fost antrenat pe setul de date WebText, un corpus la scară largă care conține pagini web din surse precum Wikipedia, cărți și articole. Include, de asemenea, text din Common Crawl, o arhivă disponibilă public de conținut web. Și poate fi, de asemenea, reglat fin pentru scopuri specifice.
În ceea ce privește GPT-4, informațiile despre datele de antrenament sunt puțin puține, dar este destul de probabil ca GPT-4 să fie antrenat pe un set de date la fel de divers, potențial inclusiv surse mai noi și un volum și mai mare de date pentru a-și îmbunătăți înțelegerea limbajului natural și capacitatea sa de a genera relevante din punct de vedere contextual răspunsuri.
Cazuri de utilizare
Deși ambele sunt modele NLP extrem de versatile, diferențele lor arhitecturale le deosebesc în câteva moduri. De exemplu, BERT este mult mai capabil pentru următoarele cazuri de utilizare:
- Analiza sentimentelor: BERT poate înțelege mai bine sentimentul general al unui text dat, deoarece analizează cuvintele în ambele direcții.
- Recunoașterea entității numite: BERT este capabil să recunoască diferite entități dintr-o anumită bucată de text, inclusiv locații, persoane sau organizații.
- Răspunzând la întrebări: Datorită capacităților sale superioare de înțelegere, BERT este mai capabil să extragă informații din text și să răspundă la întrebări cu precizie.
Nici modelul de învățare GPT nu este rătăcit. Deși analiza sentimentelor ar putea să nu fie punctul său forte, GPT excelează în câteva alte aplicații:
- Crearea continutului: Dacă ați folosit ChatGPT, probabil că știți deja despre acest lucru. Când vine vorba de crearea de conținut, GPT depășește majoritatea celorlalte modele. Doar scrieți o solicitare și va produce un răspuns perfect coerent (deși nu întotdeauna exact).
- Rezumat text: Doar copiați și lipiți un bloc mare de text în ChatGPT și cereți-i să-l rezuma. Este capabil să rezuma textul, păstrând în același timp informațiile de bază.
- Traducere automată: GPT poate fi reglat fin pentru a traduce text dintr-o limbă în alta, datorită capacității sale de a genera text în funcție de context.
Utilizabilitate
Spre deosebire de ChatGPT, care permite oricui să folosească modelul GPT, BERT nu este la fel de ușor disponibil. Mai întâi, va trebui să descărcați versiunea publicată inițial Caietul Jupyter pentru BERT și apoi configurați un mediu de dezvoltare folosind Google Colab sau TensorFlow.
Dacă nu doriți să vă faceți griji cu privire la utilizarea unui Caietul Jupyter sau nu sunt la fel de tehnice, ați putea lua în considerare utilizarea ChatGPT, care este la fel de simplu ca să vă conectați la un site web. Cu toate acestea, am acoperit și noi cum se utilizează Jupyter Notebook, care ar trebui să vă ofere un bun punct de plecare.
BERT și GPT arată capabilitățile AI
Modelele de antrenament BERT și GPT sunt exemple clare de ceea ce este capabilă inteligența artificială. ChatGPT este mai popular și a dus deja la mai multe aplicații suplimentare, cum ar fi Auto-GPT, care perturbă fluxurile de lucru și schimbă funcțiile jobului.
Deși există scepticism în ceea ce privește adoptarea AI și ceea ce poate însemna aceasta pentru locuri de muncă, potențialul de bine există și el. Multe companii precum Google și OpenAI lucrează deja pentru a stabili controale și a reglementa în continuare tehnologia AI, ceea ce ar putea fi de bun augur pentru viitor.
