Popularita ChatGPT je důkazem toho, jak daleko se zpracování přirozeného jazyka (NLP) dostalo. Modely architektury transformátorů jako GPT-3, GPT-4 a BERT jsou schopné konverzace jako u lidí a některé lze dokonce použít k psaní složitého kódu.

Zatímco GPT je lídrem trhu, BERT byl ve skutečnosti prvním jazykovým modelem, který přišel na scénu v roce 2018. Ale který z nich je lepší? A jaký je rozdíl mezi GPT a BERT?

Vysvětlení GPT-3 a GPT-4

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) je autoregresivní jazykový model spuštěný OpenAI v červnu 2020. Využívá transformátorovou architekturu se 175 miliardami parametrů, což z něj činí jeden z největších jazykových modelů, jaký byl kdy zkonstruován.

GPT-3 umí generovat text v přirozeném jazyce, stejně jako odpovídat na otázky, skládat poezii a dokonce psát celé články. ChatGPT je ukázkovým příkladem generativní umělé inteligence používá technologii GPT.

Bylo považováno za zásadní změnu pro zpracování přirozeného jazyka a má širokou škálu potenciálních aplikací, včetně chatbotů, překladů jazyků a vytváření obsahu.

instagram viewer

GPT-4 je nejnovější a největší z řady modelů GPT a je přístupný, pokud vy mít předplatné ChatGPT Plus. GPT-4 je šestkrát větší než model GPT-3, s odhadovaným bilionem parametrů, díky čemuž je mnohem přesnější.

Co je BERT?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je předtrénovací model jazykové reprezentace, který dolaďuje aplikace NLP vytvořené společností Google v roce 2018. Na rozdíl od jiných modelů NLP, které používají jednosměrný tok pozornosti, používá BERT obousměrný tok, který mu umožňuje během zpracování používat kontext z obou směrů.

To umožňuje modelu porozumět významu slov v kontextu a následně lépe porozumět jazykovým strukturám. S BERT může nyní Google poskytovat přesnější výsledky vyhledávání pro složité dotazy – zejména ty, které se spoléhají na předložky jako „pro“, „do“ a „od“.

Hlavní rozdíly mezi GPT a BERT

Nyní, když máte stručnou představu o GPT a BERT, pojďme diskutovat o hlavních rozdílech mezi těmito dvěma jazykovými modely.

Architektura

Architektura odkazuje na četné vrstvy, které tvoří model strojového učení. GPT a BERT používají různé modely. BERT je navržen pro obousměrnou reprezentaci kontextu, což znamená, že zpracovává text zleva doprava i zprava doleva, což mu umožňuje zachytit kontext z obou směrů.

Naproti tomu lidé čtou text zleva doprava (nebo zprava doleva, v závislosti na vašem národním prostředí). BERT je trénován pomocí maskovaného cíle modelování jazyka, kde jsou některá slova ve větě maskována a model má za úkol předpovědět chybějící slova na základě okolního kontextu.

Tato metoda předběžného školení umožňuje BERT naučit se hluboké kontextové reprezentace, což je vysoce efektivní pro úkoly NLP, jako je analýza sentimentu, odpovídání na otázky a rozpoznávání pojmenovaných entit.

Naproti tomu GPT je autoregresivní model, což znamená, že generuje text postupně zleva doprava a předpovídá další slovo ve větě na základě slov, která před ním byla.

GPT je trénován pomocí cíle jednosměrného (kauzálního) jazykového modelování, kde předpovídá další slovo s ohledem na kontext předchozích slov. To je jeden z hlavních důvodů, proč je GPT tak populární pro generování obsahu.

Údaje o školení

BERT a GPT se liší v typech tréninkových dat, které používají. BERT je trénován pomocí maskovaného jazykového modelu, což znamená, že určitá slova jsou maskována a algoritmus musí předvídat, jaké bude pravděpodobně další slovo. To pomáhá trénovat model a činí jej kontextově přesnějším.

Stejně jako GPT je BERT trénován na rozsáhlém korpusu textu. Originál byl natrénován na anglické Wikipedii a BooksCorpus, datovém souboru obsahujícím přibližně 11 000 nepublikované knihy, což je asi 800 milionů slov, z různých žánrů, jako je beletrie, věda a výpočetní.

BERT lze předtrénovat na různých jazykových modelech, což, jak již bylo zmíněno výše, umožňuje jeho natrénování pro konkrétní aplikace, s přidanou možností tento předem natrénovaný model doladit.

Naopak GPT-3 byl trénován na datové sadě WebText, rozsáhlém korpusu obsahujícím webové stránky ze zdrojů, jako je Wikipedie, knihy a články. Obsahuje také text z Common Crawl, veřejně dostupného archivu webového obsahu. A také se dá doladit pro konkrétní účely.

Pokud jde o GPT-4, informace o trénovacích datech jsou trochu vzácné, ale je docela pravděpodobné, že GPT-4 je trénován na podobně různorodém datovém souboru, potenciálně včetně novějších zdrojů a ještě většího objemu dat ke zlepšení jeho porozumění přirozenému jazyku a jeho schopnosti vytvářet kontextově relevantní odpovědi.

Případy užití

Zatímco oba jsou vysoce univerzální modely NLP, jejich architektonické rozdíly je odlišují v několika ohledech. Například BERT je mnohem schopnější pro následující případy použití:

  1. Analýza sentimentu: BERT může lépe porozumět celkovému sentimentu daného textu, protože analyzuje slova v obou směrech.
  2. Rozpoznávání pojmenované entity: BERT je schopen rozpoznat různé entity v konkrétní části textu, včetně míst, lidí nebo organizací.
  3. Odpovídání na otázky: Díky svým vynikajícím schopnostem porozumění je BERT schopnější extrahovat informace z textu a přesně odpovídat na otázky.

Ani výukový model GPT není žádný flákač. Zatímco analýza sentimentu nemusí být její silnou stránkou, GPT vyniká v několika dalších aplikacích:

  1. Tvorba obsahu: Pokud jste používali ChatGPT, pravděpodobně o tom již víte. Pokud jde o tvorbu obsahu, GPT překonává většinu ostatních modelů. Stačí napsat výzvu a vygeneruje dokonale koherentní (i když ne vždy přesnou) odpověď.
  2. Souhrnný text: Stačí zkopírovat a vložit velký blok textu v ChatGPT a požádat jej, aby jej shrnul. Je schopen shrnout text při zachování základních informací.
  3. Strojový překlad: GPT lze vyladit pro překlad textu z jednoho jazyka do druhého díky jeho schopnosti generovat text na základě kontextu.

Použitelnost

Na rozdíl od ChatGPT, který umožňuje komukoli využít model GPT, není BERT tak snadno dostupný. Nejprve si budete muset stáhnout původně publikovaný Notebook Jupyter pro BERT a poté nastavte vývojové prostředí pomocí Google Colab nebo TensorFlow.

Pokud se nechcete starat o použití a Notebook Jupyter nebo nejsou tak technické, můžete zvážit použití ChatGPT, což je stejně jednoduché jako pouhé přihlášení na web. Nicméně jsme také pokryli jak používat Jupyter Notebook, což by vám mělo poskytnout dobrý výchozí bod.

BERT a GPT ukazují schopnosti AI

Tréninkové modely BERT a GPT jsou jasnými příklady toho, čeho je umělá inteligence schopna. ChatGPT je populárnější a již vedl k několika dalším aplikacím, jako je Auto-GPT, které narušují pracovní postupy a mění pracovní funkce.

I když panuje skepticismus ohledně přijetí AI a toho, co to může znamenat pro pracovní místa, je tu také potenciál pro dobro. Mnoho společností jako Google a OpenAI již pracuje na zavedení kontrol a další regulaci technologie AI, což by mohlo být dobrým znamením pro budoucnost.