Popularność ChatGPT świadczy o tym, jak daleko zaszło przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Modele architektury transformatorów, takie jak GPT-3, GPT-4 i BERT, są zdolne do prowadzenia rozmów przypominających ludzkie, a niektóre z nich mogą być nawet używane do pisania złożonego kodu.

Podczas gdy GPT jest liderem rynku, BERT był właściwie pierwszym modelem językowym, który pojawił się na scenie w 2018 roku. Ale który jest lepszy? Jaka jest różnica między GPT a BERT?

Wyjaśnienie GPT-3 i GPT-4

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) to autoregresyjny model języka uruchomiony przez OpenAI w czerwcu 2020 r. Wykorzystuje architekturę transformatora z 175 miliardami parametrów, co czyni go jednym z największych modeli językowych, jakie kiedykolwiek zbudowano.

GPT-3 może generować tekst w języku naturalnym, a także odpowiadać na pytania, komponować poezję, a nawet pisać całe artykuły. ChatGPT jest doskonałym przykładem generatywnej sztucznej inteligencji zasilany przez GPT.

Został uznany za przełomowy w przetwarzaniu języka naturalnego i ma szeroki zakres potencjalnych zastosowań, w tym chatboty, tłumaczenie języków i tworzenie treści.

instagram viewer

GPT-4 to najnowszy i największy model z serii modeli GPT, dostępny dla każdego mieć subskrypcję ChatGPT Plus. GPT-4 jest sześć razy większy niż model GPT-3, a jego parametry szacuje się na jeden bilion, co czyni go znacznie dokładniejszym.

Co to jest BERT?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to przedtreningowy model reprezentacji języka, który dopracowuje aplikacje NLP stworzone przez Google w 2018 roku. W przeciwieństwie do innych modeli NLP, które wykorzystują jednokierunkowy przepływ uwagi, BERT wykorzystuje przepływ dwukierunkowy, co pozwala na wykorzystanie kontekstu z obu kierunków podczas przetwarzania.

Pozwala to modelowi zrozumieć znaczenie słów w kontekście, a co za tym idzie, lepiej zrozumieć struktury językowe. Dzięki BERT Google może teraz dostarczać dokładniejsze wyniki wyszukiwania złożonych zapytań — zwłaszcza tych, które opierają się na przyimkach, takich jak „za”, „do” i „od”.

Główne różnice między GPT a BERT

Teraz, gdy masz już krótkie pojęcie o GPT i BERT, omówmy główne różnice między tymi dwoma modelami językowymi.

Architektura

Architektura odnosi się do wielu warstw, które tworzą model uczenia maszynowego. GPT i BERT używają różnych modeli. BERT jest przeznaczony do dwukierunkowej reprezentacji kontekstu, co oznacza, że ​​przetwarza tekst zarówno od lewej do prawej, jak i od prawej do lewej, umożliwiając przechwytywanie kontekstu z obu kierunków.

Natomiast ludzie czytają tekst od lewej do prawej (lub od prawej do lewej, w zależności od ustawień regionalnych). BERT jest szkolony przy użyciu celu modelowania języka maskowanego, w którym niektóre słowa w zdaniu są maskowane, a zadaniem modelu jest przewidywanie brakujących słów na podstawie otaczającego kontekstu.

Ta metoda szkolenia wstępnego pozwala BERT nauczyć się głębokich kontekstualnych reprezentacji, dzięki czemu jest bardzo skuteczna w zadaniach NLP, takich jak analiza nastrojów, odpowiadanie na pytania i rozpoznawanie nazwanych jednostek.

Natomiast GPT jest modelem autoregresyjnym, co oznacza, że ​​generuje tekst sekwencyjnie od lewej do prawej, przewidując następne słowo w zdaniu na podstawie słów, które się przed nim pojawiły.

GPT jest szkolony przy użyciu jednokierunkowego (przyczynowego) celu modelowania języka, w którym przewiduje następne słowo, biorąc pod uwagę kontekst poprzednich słów. To jeden z głównych powodów, dla których GPT jest tak popularny do generowania treści.

Dane treningowe

BERT i GPT różnią się rodzajem wykorzystywanych danych treningowych. BERT jest szkolony przy użyciu modelu języka maskowanego, co oznacza, że ​​niektóre słowa są maskowane, a algorytm musi przewidzieć, jakie będzie następne słowo. Pomaga to trenować model i czyni go bardziej dokładnym kontekstowo.

Podobnie jak GPT, BERT jest szkolony na dużym zbiorze tekstów. Oryginał został przeszkolony na angielskiej Wikipedii i BooksCorpus, zbiorze danych zawierającym około 11 000 niepublikowanych książek, które zawierają około 800 milionów słów, z różnych gatunków, takich jak beletrystyka, nauka i przetwarzanie danych.

BERT może być wstępnie przeszkolony w różnych modelach językowych, co, jak wspomniano powyżej, pozwala na przeszkolenie go pod kątem określonych aplikacji, z dodatkową opcją dostrajania tego wstępnie wytrenowanego modelu.

I odwrotnie, GPT-3 został przeszkolony na zbiorze danych WebText, wielkoskalowym zbiorze zawierającym strony internetowe ze źródeł takich jak Wikipedia, książki i artykuły. Zawiera również tekst z Common Crawl, publicznie dostępnego archiwum treści internetowych. Można go również dostroić do określonych celów.

Jeśli chodzi o GPT-4, informacje o danych treningowych są nieco skąpe, ale jest całkiem prawdopodobne, że GPT-4 jest szkolony na podobnie zróżnicowanym zbiorze danych, potencjalnie włączając nowsze źródła i jeszcze większą ilość danych, aby poprawić rozumienie języka naturalnego i zdolność do generowania kontekstu odpowiedzi.

Przypadków użycia

Chociaż oba są bardzo wszechstronnymi modelami NLP, ich różnice architektoniczne wyróżniają je na kilka sposobów. Na przykład BERT jest znacznie bardziej przydatny w następujących przypadkach użycia:

  1. Analiza nastrojów: BERT może lepiej zrozumieć ogólny nastrój danego tekstu, analizując słowa w dowolnym kierunku.
  2. Rozpoznawanie nazwanych jednostek: BERT jest w stanie rozpoznać różne podmioty w określonym fragmencie tekstu, w tym lokalizacje, osoby lub organizacje.
  3. Odpowiadanie na pytania: Ze względu na swoje doskonałe możliwości rozumienia, BERT jest w stanie lepiej wydobywać informacje z tekstu i dokładniej odpowiadać na pytania.

Model uczenia się GPT również nie jest garbieniem. Chociaż analiza nastrojów może nie być jego mocną stroną, GPT wyróżnia się w kilku innych zastosowaniach:

  1. Tworzenie treści: Jeśli korzystałeś z ChatGPT, prawdopodobnie już o tym wiesz. Jeśli chodzi o tworzenie treści, GPT przechytrza większość innych modeli. Po prostu napisz monit, a otrzymasz doskonale spójną (choć nie zawsze dokładną) odpowiedź.
  2. Tekst podsumowujący: Po prostu skopiuj i wklej duży blok tekstu w ChatGPT i poproś go o podsumowanie. Jest w stanie podsumować tekst przy zachowaniu podstawowych informacji.
  3. Tłumaczenie maszynowe: GPT można dostosować do tłumaczenia tekstu z jednego języka na inny dzięki możliwości generowania tekstu na podstawie kontekstu.

Użyteczność

W przeciwieństwie do ChatGPT, który pozwala każdemu wykorzystać model GPT, BERT nie jest tak łatwo dostępny. Najpierw musisz pobrać oryginalnie opublikowaną wersję Notatnik Jupytera dla BERT, a następnie skonfiguruj środowisko programistyczne za pomocą Google Colab lub TensorFlow.

Jeśli nie chcesz się martwić o używanie Notatnik Jupytera lub nie są tak techniczne, możesz rozważyć użycie ChatGPT, które jest tak proste, jak zalogowanie się na stronie internetowej. Jednak omówiliśmy również jak korzystać z notatnika Jupyter, co powinno dać dobry punkt wyjścia.

BERT i GPT pokazują możliwości sztucznej inteligencji

Modele szkoleniowe BERT i GPT są wyraźnymi przykładami tego, do czego zdolna jest sztuczna inteligencja. ChatGPT jest bardziej popularny i zaowocował już kilkoma dodatkowymi aplikacjami, takimi jak Auto-GPT, które zakłócają przepływ pracy i zmieniają funkcje pracy.

Chociaż istnieje sceptycyzm co do przyjęcia sztucznej inteligencji i tego, co może to oznaczać dla miejsc pracy, istnieje również potencjał dobra. Wiele firm, takich jak Google i OpenAI, już pracuje nad ustanowieniem kontroli i dalszymi regulacjami dotyczącymi technologii sztucznej inteligencji, co może dobrze wróżyć na przyszłość.