Popularita ChatGPT je dôkazom toho, ako ďaleko dosiahlo spracovanie prirodzeného jazyka (NLP). Modely architektúry transformátorov ako GPT-3, GPT-4 a BERT sú schopné konverzácie ako u ľudí a niektoré možno dokonca použiť na písanie zložitého kódu.

Zatiaľ čo GPT je lídrom na trhu, BERT bol v skutočnosti prvým jazykovým modelom, ktorý prišiel na scénu v roku 2018. Ktorý je však lepší? A aký je rozdiel medzi GPT a BERT?

Vysvetlenie GPT-3 a GPT-4

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) je autoregresívny jazykový model spustený OpenAI v júni 2020. Využíva architektúru transformátora so 175 miliardami parametrov, čo z neho robí jeden z najväčších jazykových modelov, aké boli kedy skonštruované.

GPT-3 dokáže generovať text v prirodzenom jazyku, ako aj odpovedať na otázky, skladať poéziu a dokonca písať celé články. ChatGPT je ukážkovým príkladom generatívnej AI poháňané GPT.

Považuje sa za zmenu hry pre spracovanie prirodzeného jazyka a má širokú škálu potenciálnych aplikácií vrátane chatbotov, prekladu jazykov a tvorby obsahu.

instagram viewer

GPT-4 je najnovší a najväčší zo série modelov GPT a je dostupný, ak chcete mať predplatné ChatGPT Plus. GPT-4 je šesťkrát väčší ako model GPT-3, s odhadovaným biliónom parametrov, vďaka čomu je oveľa presnejší.

Čo je BERT?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je predtréningový model jazykovej reprezentácie, ktorý dolaďuje aplikácie NLP vytvorené spoločnosťou Google v roku 2018. Na rozdiel od iných modelov NLP, ktoré používajú jednosmerný tok pozornosti, BERT používa obojsmerný tok, ktorý mu umožňuje používať kontext z oboch smerov počas spracovania.

To umožňuje modelu pochopiť význam slov v kontexte a následne lepšie pochopiť jazykové štruktúry. S BERT môže teraz Google poskytovať presnejšie výsledky vyhľadávania pre zložité dopyty – najmä tie, ktoré sa spoliehajú na predložky ako „pre“, „do“ a „od“.

Hlavné rozdiely medzi GPT a BERT

Teraz, keď máte stručnú predstavu o GPT a BERT, poďme diskutovať o hlavných rozdieloch medzi týmito dvoma jazykovými modelmi.

Architektúra

Architektúra odkazuje na početné vrstvy, ktoré tvoria model strojového učenia. GPT a BERT používajú rôzne modely. BERT je navrhnutý pre obojsmernú reprezentáciu kontextu, čo znamená, že spracováva text zľava doprava aj sprava doľava, čo mu umožňuje zachytiť kontext z oboch smerov.

Naproti tomu ľudia čítajú text zľava doprava (alebo sprava doľava, v závislosti od vášho miestneho prostredia). BERT sa trénuje pomocou maskovaného cieľa modelovania jazyka, kde sú niektoré slová vo vete maskované a model má za úlohu predpovedať chýbajúce slová na základe okolitého kontextu.

Táto metóda predbežného školenia umožňuje spoločnosti BERT naučiť sa hlboko kontextualizované reprezentácie, vďaka čomu je vysoko efektívna pre úlohy NLP, ako je analýza sentimentu, odpovedanie na otázky a rozpoznávanie pomenovaných entít.

Na rozdiel od toho je GPT autoregresívny model, čo znamená, že generuje text postupne zľava doprava a predpovedá ďalšie slovo vo vete na základe slov, ktoré boli pred ním.

GPT sa trénuje pomocou jednosmerného (kauzálneho) modelovania jazyka, kde predpovedá ďalšie slovo vzhľadom na kontext predchádzajúcich slov. To je jeden z hlavných dôvodov, prečo je značka GPT taká populárna pri vytváraní obsahu.

Údaje o školení

BERT a GPT sa líšia typmi tréningových dát, ktoré používajú. BERT je trénovaný pomocou maskovaného jazykového modelu, čo znamená, že určité slová sú maskované a algoritmus musí predpovedať, aké bude pravdepodobne ďalšie slovo. To pomáha trénovať model a robí ho kontextovo presnejším.

Podobne ako GPT, aj BERT je trénovaný na rozsiahlom textovom korpuse. Originál bol trénovaný na anglickej Wikipedii a BooksCorpus, súbore údajov obsahujúcich približne 11 000 nepublikovaných kníh, čo predstavuje asi 800 miliónov slov, z rôznych žánrov, ako sú beletrie, veda a výpočtový.

BERT je možné vopred trénovať na rôznych jazykových modeloch, čo, ako už bolo spomenuté vyššie, umožňuje trénovať ho pre konkrétne aplikácie s pridanou možnosťou doladiť tento vopred trénovaný model.

Naopak, GPT-3 bol trénovaný na súbore údajov WebText, rozsiahlom korpuse obsahujúcom webové stránky zo zdrojov, ako je Wikipedia, knihy a články. Zahŕňa aj text z Common Crawl, verejne dostupného archívu webového obsahu. A dá sa doladiť aj na konkrétne účely.

Pokiaľ ide o GPT-4, informácie o trénovacích údajoch sú trochu vzácne, ale je dosť pravdepodobné, že GPT-4 je trénovaný na podobne rôznorodom súbore údajov, potenciálne vrátane novších zdrojov a ešte väčšieho objemu údajov na zlepšenie pochopenia prirodzeného jazyka a jeho schopnosti vytvárať kontextovo relevantné odozvy.

Prípady použitia

Aj keď sú oba veľmi všestranné modely NLP, ich architektonické rozdiely ich odlišujú niekoľkými spôsobmi. Napríklad BERT je oveľa schopnejší pre nasledujúce prípady použitia:

  1. Analýza sentimentu: BERT dokáže lepšie porozumieť celkovému sentimentu daného textu, pretože analyzuje slová v oboch smeroch.
  2. Rozpoznávanie pomenovanej entity: BERT dokáže v konkrétnom texte rozpoznať rôzne entity vrátane miest, ľudí alebo organizácií.
  3. Odpovedanie na otázky: Vďaka svojim vynikajúcim schopnostiam porozumenia dokáže BERT lepšie extrahovať informácie z textu a presne odpovedať na otázky.

Ani model učenia GPT nie je žiadnou troškou. Hoci analýza sentimentu nemusí byť jej silnou stránkou, GPT vyniká v niekoľkých ďalších aplikáciách:

  1. Tvorba obsahu: Ak ste používali ChatGPT, pravdepodobne o tom už viete. Pokiaľ ide o tvorbu obsahu, GPT prekoná väčšinu ostatných modelov. Stačí napísať výzvu a vygeneruje dokonale koherentnú (aj keď nie vždy presnú) odpoveď.
  2. Zhrňujúci text: Stačí skopírovať a prilepiť veľký blok textu v ChatGPT a požiadať ho, aby ho zhrnul. Je schopný zhrnúť text pri zachovaní základných informácií.
  3. Strojový preklad: GPT je možné doladiť na preklad textu z jedného jazyka do druhého vďaka jeho schopnosti generovať text na základe kontextu.

Použiteľnosť

Na rozdiel od ChatGPT, ktorý umožňuje komukoľvek využiť model GPT, BERT nie je tak ľahko dostupný. Najprv si budete musieť stiahnuť pôvodne publikovaný Zápisník Jupyter pre BERT a potom nastavte vývojové prostredie pomocou Google Colab alebo TensorFlow.

Ak sa nechcete obávať používania a Zápisník Jupyter alebo nie sú také technické, môžete zvážiť použitie ChatGPT, čo je také jednoduché ako prihlásenie na webovú stránku. Pokryli sme však aj my ako používať Jupyter Notebook, ktorý by vám mal poskytnúť dobrý východiskový bod.

BERT a GPT ukazujú schopnosti AI

Tréningové modely BERT a GPT sú jasnými príkladmi toho, čoho je umelá inteligencia schopná. ChatGPT je populárnejší a viedol už k niekoľkým dodatočným aplikáciám, ako je Auto-GPT, ktoré narúšajú pracovné toky a menia pracovné funkcie.

Aj keď existuje skepticizmus okolo prijatia AI a toho, čo to môže znamenať pre pracovné miesta, existuje aj potenciál pre dobro. Mnoho spoločností ako Google a OpenAI už pracuje na zavedení kontrol a ďalšej regulácii technológie AI, čo by mohlo byť dobrým znamením do budúcnosti.