Популярность ChatGPT является свидетельством того, как далеко продвинулась обработка естественного языка (NLP). Модели архитектуры-трансформера, такие как GPT-3, GPT-4 и BERT, способны к человеческому общению, а некоторые даже могут использоваться для написания сложного кода.
В то время как GPT является лидером рынка, BERT фактически был первой языковой моделью, появившейся на сцене в 2018 году. Но какой из них лучше? И в чем разница между GPT и BERT?
Объяснение GPT-3 и GPT-4
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) — это авторегрессивная языковая модель, запущенная OpenAI в июне 2020 года. Он использует архитектуру преобразователя со 175 миллиардами параметров, что делает его одной из крупнейших когда-либо созданных языковых моделей.
GPT-3 может генерировать текст на естественном языке, а также отвечать на вопросы, сочинять стихи и даже писать полные статьи. ChatGPT — яркий пример генеративного ИИ питание от GPT.
Он считается прорывом в обработке естественного языка и имеет широкий спектр потенциальных приложений, включая чат-боты, языковой перевод и создание контента.
GPT-4 — самая последняя и самая крупная из серии моделей GPT, и она доступна, если вы иметь подписку ChatGPT Plus. GPT-4 в шесть раз больше, чем модель GPT-3, с примерно одним триллионом параметров, что делает ее гораздо более точной.
Что такое БЕРТ?
БЕРТ (Представления двунаправленного кодировщика от Transformers) — это модель представления языка перед обучением, которая настраивает приложения НЛП, созданные Google в 2018 году. В отличие от других моделей НЛП, использующих однонаправленный поток внимания, BERT использует двунаправленный поток, что позволяет использовать контекст с обоих направлений во время обработки.
Это позволяет модели понимать значение слов в контексте и, в свою очередь, лучше понимать языковые структуры. С помощью BERT Google теперь может предоставлять более точные результаты поиска для сложных запросов, особенно тех, которые основаны на таких предлогах, как «для», «кому» и «от».
Основные различия между GPT и BERT
Теперь, когда у вас есть краткое представление о GPT и BERT, давайте обсудим основные различия между этими двумя языковыми моделями.
Архитектура
Архитектура относится к многочисленным слоям, которые формируют модель машинного обучения. GPT и BERT используют разные модели. BERT предназначен для двунаправленного представления контекста, что означает, что он обрабатывает текст как слева направо, так и справа налево, позволяя захватывать контекст с обоих направлений.
Напротив, люди читают текст слева направо (или справа налево, в зависимости от вашего региона). BERT обучается с использованием цели моделирования маскированного языка, где некоторые слова в предложении маскируются, а перед моделью ставится задача предсказать пропущенные слова на основе окружающего контекста.
Этот метод предварительной подготовки позволяет BERT изучать глубокие контекстуальные представления, что делает его очень эффективным для задач NLP, таких как анализ настроений, ответы на вопросы и распознавание именованных объектов.
Напротив, GPT является авторегрессионной моделью, то есть генерирует текст последовательно слева направо, предсказывая следующее слово в предложении на основе слов, которые были до него.
GPT обучается с использованием однонаправленной (каузальной) цели языкового моделирования, где он предсказывает следующее слово с учетом контекста предыдущих слов. Это одна из основных причин, почему GPT так популярен для создания контента.
Тренировочные данные
BERT и GPT различаются типами обучающих данных, которые они используют. BERT обучается с использованием маскированной языковой модели, то есть определенные слова маскируются, и алгоритм должен предсказать, каким может быть следующее слово. Это помогает обучать модель и делает ее более контекстуально точной.
Как и GPT, BERT обучается на большом массиве текстов. Оригинал был обучен английской Википедии и BooksCorpus, набору данных, содержащему примерно 11 000 неопубликованные книги, насчитывающие около 800 миллионов слов, из различных жанров, таких как художественная литература, наука и вычисления.
BERT может быть предварительно обучен на различных языковых моделях, что, как упоминалось выше, позволяет обучать его для конкретных приложений с добавленной возможностью тонкой настройки этой предварительно обученной модели.
И наоборот, GPT-3 обучался на наборе данных WebText, крупномасштабном корпусе, содержащем веб-страницы из таких источников, как Википедия, книги и статьи. Он также включает текст из Common Crawl, общедоступного архива веб-контента. Кроме того, его можно настроить для конкретных целей.
Что касается GPT-4, информации об обучающих данных немного скудно, но вполне вероятно, что GPT-4 обучается на таком же разнообразном наборе данных, потенциально включая новые источники и еще больший объем данных, чтобы улучшить понимание естественного языка и его способность генерировать контекстуально релевантные ответы.
Случаи использования
Хотя обе модели являются очень универсальными моделями НЛП, их архитектурные различия выделяют их по нескольким параметрам. Например, BERT гораздо лучше подходит для следующих случаев использования:
- Анализ настроений: BERT может лучше понять общее настроение данного текста, поскольку он анализирует слова в любом направлении.
- Распознавание именованных объектов: BERT способен распознавать различные объекты в определенном фрагменте текста, включая местоположения, людей или организации.
- Отвечая на вопросы: Благодаря своим превосходным возможностям понимания, BERT более способен извлекать информацию из текста и точно отвечать на вопросы.
Модель обучения GPT также не лишена недостатков. Хотя анализ настроений может и не быть его сильной стороной, GPT превосходен в нескольких других приложениях:
- Создание контента: Если вы использовали ChatGPT, вы, вероятно, уже знаете об этом. Когда дело доходит до создания контента, GPT превосходит большинство других моделей. Просто напишите подсказку, и она выдаст совершенно связный (хотя и не всегда точный) ответ.
- Обобщающий текст: Просто скопируйте и вставьте большой блок текста в ChatGPT и попросите обобщить его. Он способен обобщать текст, сохраняя при этом основную информацию.
- Машинный перевод: GPT можно настроить для перевода текста с одного языка на другой благодаря его способности генерировать текст на основе контекста.
Удобство использования
В отличие от ChatGPT, который позволяет любому использовать модель GPT, BERT не так легко доступен. Во-первых, вам нужно скачать первоначально опубликованный Блокнот Юпитера для BERT, а затем настроить среду разработки с помощью Google Colab или TensorFlow.
Если вы не хотите беспокоиться об использовании Блокнот Юпитера или не такие технические, вы можете рассмотреть возможность использования ChatGPT, что так же просто, как просто войти на веб-сайт. Тем не менее, мы также рассмотрели как использовать блокнот Jupyter, который должен дать вам хорошую отправную точку.
BERT и GPT демонстрируют возможности ИИ
Модели обучения BERT и GPT — наглядные примеры того, на что способен искусственный интеллект. ChatGPT более популярен и уже привел к появлению нескольких дополнительных приложений, таких как Auto-GPT, которые нарушают рабочие процессы и меняют рабочие функции.
Несмотря на то, что существует скептицизм в отношении внедрения ИИ и того, что это может означать для рабочих мест, потенциал для хорошего тоже существует. Многие компании, такие как Google и OpenAI, уже работают над установлением контроля и дальнейшим регулированием технологии ИИ, что может сулить хорошие перспективы в будущем.