Priljubljenost ChatGPT je dokaz, kako daleč je prišla obdelava naravnega jezika (NLP). Modeli transformatorske arhitekture, kot so GPT-3, GPT-4 in BERT, so sposobni človeških pogovorov, nekatere pa je mogoče celo uporabiti za pisanje kompleksne kode.

Medtem ko je GPT vodilni na trgu, je bil BERT pravzaprav prvi jezikovni model, ki je prišel na sceno leta 2018. Toda kateri je boljši? In kakšna je razlika med GPT in BERT?

Razlaga GPT-3 in GPT-4

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) je avtoregresivni jezikovni model, ki ga je OpenAI predstavil junija 2020. Uporablja transformatorsko arhitekturo s 175 milijardami parametrov, zaradi česar je eden največjih jezikovnih modelov, ki so bili kdaj izdelani.

GPT-3 lahko ustvarja besedilo v naravnem jeziku, odgovarja na vprašanja, piše poezijo in celo piše celotne članke. ChatGPT je odličen primer generativne umetne inteligence poganja GPT.

Velja za spremembo iger pri obdelavi naravnega jezika in ima širok nabor potencialnih aplikacij, vključno s klepetalnimi roboti, prevajanjem jezikov in ustvarjanjem vsebin.

instagram viewer

GPT-4 je najnovejši in največji v seriji modelov GPT in je dostopen, če imate naročnino na ChatGPT Plus. GPT-4 je šestkrat večji od modela GPT-3, z ocenjenim bilijonom parametrov, zaradi česar je veliko natančnejši.

Kaj je BERT?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je model jezikovne predstavitve pred usposabljanjem, ki natančno prilagodi aplikacije NLP, ki jih je ustvaril Google leta 2018. Za razliko od drugih modelov NLP, ki uporabljajo enosmerni tok pozornosti, BERT uporablja dvosmerni tok, kar mu omogoča uporabo konteksta iz obeh smeri med obdelavo.

To omogoča modelu razumevanje pomena besed v kontekstu in posledično boljše razumevanje jezikovnih struktur. Z BERT lahko Google zdaj zagotovi natančnejše rezultate iskanja za zapletene poizvedbe – zlasti tiste, ki se opirajo na predloge, kot so »za«, »do« in »od«.

Glavne razlike med GPT in BERT

Zdaj, ko imate kratko predstavo o GPT in BERT, se pogovorimo o glavnih razlikah med tema jezikovnima modeloma.

Arhitektura

Arhitektura se nanaša na številne plasti, ki tvorijo model strojnega učenja. GPT in BERT uporabljata različne modele. BERT je zasnovan za dvosmerno predstavitev konteksta, kar pomeni, da obdeluje besedilo tako od leve proti desni kot od desne proti levi, kar mu omogoča zajemanje konteksta iz obeh smeri.

Nasprotno pa ljudje beremo besedilo od leve proti desni (ali od desne proti levi, odvisno od vašega kraja). BERT se usposablja s ciljem modeliranja maskiranega jezika, kjer so nekatere besede v stavku maskirane, model pa ima nalogo predvideti manjkajoče besede na podlagi okoliškega konteksta.

Ta metoda predhodnega usposabljanja omogoča BERT-u, da se nauči globokih kontekstualiziranih predstavitev, zaradi česar je zelo učinkovit za naloge NLP, kot so analiza čustev, odgovarjanje na vprašanja in prepoznavanje imenovanih entitet.

V nasprotju s tem je GPT avtoregresivni model, kar pomeni, da ustvarja besedilo zaporedno od leve proti desni in predvideva naslednjo besedo v stavku na podlagi besed, ki so bile pred njo.

GPT se usposablja z uporabo cilja enosmernega (vzročnega) jezikovnega modeliranja, kjer predvideva naslednjo besedo glede na kontekst prejšnjih besed. To je eden glavnih razlogov, zakaj je GPT tako priljubljen pri ustvarjanju vsebine.

Podatki o usposabljanju

BERT in GPT se razlikujeta po vrstah podatkov o usposabljanju, ki ju uporabljata. BERT se usposablja z uporabo maskiranega jezikovnega modela, kar pomeni, da so določene besede maskirane, algoritem pa mora predvideti, kaj bo verjetno naslednja beseda. To pomaga usposobiti model in ga naredi kontekstualno natančnejšega.

Tako kot GPT se tudi BERT usposablja na obsežnem korpusu besedil. Izvirnik je bil usposobljen za angleško Wikipedijo in BooksCorpus, nabor podatkov, ki vsebuje približno 11.000 neobjavljenih knjig, kar obsega približno 800 milijonov besed, iz različnih žanrov, kot so leposlovje, znanost in računalništvo.

BERT je mogoče vnaprej usposobiti za različne jezikovne modele, kar, kot je omenjeno zgoraj, omogoča, da se usposobi za posebne aplikacije, z dodano možnostjo za natančno nastavitev tega vnaprej usposobljenega modela.

Nasprotno pa je bil GPT-3 usposobljen za nabor podatkov WebText, obsežni korpus, ki vsebuje spletne strani iz virov, kot je Wikipedia, knjige in članki. Vključuje tudi besedilo iz Common Crawl, javno dostopnega arhiva spletne vsebine. Prav tako ga je mogoče natančno nastaviti za posebne namene.

Kar zadeva GPT-4, so informacije o podatkih o usposabljanju nekoliko redke, vendar je zelo verjetno, da se GPT-4 usposablja na podobno raznolikem naboru podatkov, potencialno vključno z novejšimi viri in še večjo količino podatkov za izboljšanje njegovega razumevanja naravnega jezika in njegove zmožnosti ustvarjanja kontekstualno relevantnega odzivi.

Primeri uporabe

Čeprav sta oba zelo vsestranska NLP modela, ju njune arhitekturne razlike ločijo na nekaj načinov. BERT je na primer veliko bolj zmogljiv za naslednje primere uporabe:

  1. Analiza razpoloženja: BERT lahko bolje razume splošno razpoloženje danega besedila, saj analizira besede v obe smeri.
  2. Prepoznavanje imenovane entitete: BERT je sposoben prepoznati različne subjekte v določenem delu besedila, vključno z lokacijami, ljudmi ali organizacijami.
  3. Odgovarjanje na vprašanja: Zaradi svojih vrhunskih zmožnosti razumevanja je BERT bolj sposoben izluščiti informacije iz besedila in natančno odgovarjati na vprašanja.

Tudi učni model GPT ni zanemarljiv. Čeprav analiza razpoloženja morda ni njena močna stran, GPT blesti v številnih drugih aplikacijah:

  1. Ustvarjanje vsebine: Če ste uporabljali ChatGPT, verjetno že veste za to. Ko gre za ustvarjanje vsebine, GPT prekaša večino drugih modelov. Preprosto napišite poziv in nastal bo popolnoma skladen (čeprav ne vedno natančen) odgovor.
  2. Povzetek besedila: Samo kopirajte in prilepite velik blok besedila v ChatGPT in ga prosite, naj ga povzame. Lahko povzema besedilo, hkrati pa ohranja osnovne informacije.
  3. Strojno prevajanje: GPT je mogoče natančno nastaviti za prevajanje besedila iz enega jezika v drugega, zahvaljujoč njegovi zmožnosti ustvarjanja besedila na podlagi konteksta.

Uporabnost

Za razliko od ChatGPT, ki vsakomur omogoča uporabo modela GPT, BERT ni tako hitro dostopen. Najprej boste morali prenesti prvotno objavljeno Jupyter Notebook za BERT in nato nastavite razvojno okolje z uporabo Google Colab ali TensorFlow.

Če ne želite skrbeti glede uporabe a Jupyter Notebook ali niso tako tehnični, bi lahko razmislili o uporabi ChatGPT, ki je tako preprosta kot le prijava na spletno mesto. Vendar smo tudi zajeli kako uporabljati Jupyter Notebook, kar bi vam moralo dati dobro izhodišče.

BERT in GPT prikazujeta zmogljivosti AI

Modela usposabljanja BERT in GPT sta jasna primera, česa je sposobna umetna inteligenca. ChatGPT je bolj priljubljen in je že povzročil več dodatnih aplikacij, kot je Auto-GPT, ki motijo ​​potek dela in spreminjajo delovne funkcije.

Čeprav obstaja skepticizem glede sprejetja umetne inteligence in tega, kaj lahko pomeni za delovna mesta, obstaja tudi potencial za dobro. Številna podjetja, kot sta Google in OpenAI, si že prizadevajo vzpostaviti nadzor in dodatno regulirati tehnologijo umetne inteligence, kar bi lahko bilo dobro za prihodnost.