Populariteten för ChatGPT är ett bevis på hur långt naturlig språkbehandling (NLP) har kommit. Transformatorarkitekturmodeller som GPT-3, GPT-4 och BERT är kapabla till mänskliga konversationer, och vissa kan till och med användas för att skriva komplex kod.

Medan GPT är marknadsledare, var BERT faktiskt den första språkmodellen som kom på scenen 2018. Men vilken är bättre? Och vad är skillnaden mellan GPT och BERT?

Förklarar GPT-3 och GPT-4

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) är en autoregressiv språkmodell som lanserades av OpenAI i juni 2020. Den använder en transformatorarkitektur med 175 miljarder parametrar, vilket gör den till en av de största språkmodellerna som någonsin konstruerats.

GPT-3 kan generera text på naturligt språk, samt svara på frågor, komponera poesi och till och med skriva kompletta artiklar. ChatGPT är ett utmärkt exempel på generativ AI drivs av GPT.

Det har ansetts vara en spelväxlare för naturlig språkbehandling, och den har ett brett utbud av potentiella applikationer, inklusive chatbots, språköversättning och innehållsskapande.

instagram viewer

GPT-4 är den senaste och största i en serie av GPT-modeller, och är tillgänglig om du har ett ChatGPT Plus-abonnemang. GPT-4 är sex gånger större än GPT-3-modellen, med uppskattningsvis en biljon parametrar, vilket gör den mycket mer exakt.

Vad är BERT?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) är en språkrepresentationsmodell före utbildning som finjusterar NLP-applikationer skapade av Google 2018. Till skillnad från andra NLP-modeller som använder enkelriktat uppmärksamhetsflöde, använder BERT dubbelriktat flöde, vilket gör att det kan använda sammanhang från båda riktningarna under bearbetning.

Detta gör att modellen kan förstå betydelsen av ord i sitt sammanhang och i sin tur bättre förstå språkstrukturer. Med BERT kan Google nu tillhandahålla mer exakta sökresultat för komplexa frågor – särskilt de som förlitar sig på prepositioner som "för", "till" och "från".

De viktigaste skillnaderna mellan GPT och BERT

Nu när du har en kort idé om GPT och BERT, låt oss diskutera de viktigaste skillnaderna mellan dessa två språkmodeller.

Arkitektur

Arkitektur hänvisar till de många lager som bildar en maskininlärningsmodell. GPT och BERT använder olika modeller. BERT är designad för dubbelriktad kontextrepresentation, vilket innebär att den bearbetar text från både vänster till höger och höger till vänster, vilket gör att den kan fånga sammanhang från båda riktningarna.

Däremot läser människor text från vänster till höger (eller höger till vänster, beroende på din plats). BERT tränas med ett maskerat språkmodelleringsmål, där några ord i en mening maskeras, och modellen har till uppgift att förutsäga de saknade orden baserat på det omgivande sammanhanget.

Denna förträningsmetod gör det möjligt för BERT att lära sig djupa kontextualiserade representationer, vilket gör den mycket effektiv för NLP-uppgifter som sentimentanalys, frågesvar och erkännande av namngivna enheter.

Däremot är GPT en autoregressiv modell, vilket innebär att den genererar text sekventiellt från vänster till höger, och förutsäger nästa ord i en mening baserat på orden som kom före den.

GPT tränas med hjälp av ett enkelriktat (kausalt) språkmodelleringsmål, där det förutsäger nästa ord med tanke på tidigare ords sammanhang. Det är en av huvudorsakerna till att GPT är så populärt för innehållsgenerering.

Träningsdata

BERT och GPT skiljer sig åt i vilken typ av träningsdata de använder. BERT tränas med hjälp av en maskerad språkmodell, vilket betyder att vissa ord är maskerade, och algoritmen måste förutsäga vad nästa ord sannolikt kommer att bli. Detta hjälper till att träna modellen och gör den mer kontextuellt korrekt.

Liksom GPT är BERT utbildad på en storskalig textkorpus. Originalet tränades på engelska Wikipedia och BooksCorpus, en datauppsättning som innehåller cirka 11 000 opublicerade böcker, som uppgår till cirka 800 miljoner ord, från olika genrer som skönlitteratur, vetenskap och datoranvändning.

BERT kan förtränas på olika språkmodeller, vilket, som nämnts ovan, gör att det kan tränas för specifika applikationer, med den extra möjligheten att finjustera denna förtränade modell.

Omvänt tränades GPT-3 på WebText-datauppsättningen, en storskalig korpus som innehåller webbsidor från källor som Wikipedia, böcker och artiklar. Den innehåller också text från Common Crawl, ett allmänt tillgängligt arkiv med webbinnehåll. Och den kan också finjusteras för specifika ändamål.

När det gäller GPT-4 är information om träningsdata lite knapp, men det är ganska troligt att GPT-4 tränas på en liknande mångsidig datauppsättning, potentiellt inklusive nyare källor och en ännu större mängd data för att förbättra förståelsen av naturligt språk och dess förmåga att generera kontextuellt relevant svar.

Användningsfall

Även om båda är mycket mångsidiga NLP-modeller, skiljer deras arkitektoniska skillnader dem åt på några sätt. Till exempel är BERT mycket mer kapabel för följande användningsfall:

  1. Sentimentanalys: BERT kan bättre förstå den övergripande känslan av en given text eftersom den analyserar ord i båda riktningarna.
  2. Namngiven Entity Recognition: BERT kan känna igen olika enheter i en specifik text, inklusive platser, personer eller organisationer.
  3. Besvarar frågor: På grund av dess överlägsna förståelsekapacitet är BERT mer kapabel att extrahera information från text och svara på frågor korrekt.

GPT-inlärningsmodellen är inte heller slarvig. Även om sentimentanalys kanske inte är dess styrka, utmärker sig GPT i flera andra tillämpningar:

  1. Skapande av innehåll: Om du har använt ChatGPT vet du förmodligen redan om detta. När det kommer till innehållsskapande överträffar GPT de flesta andra modeller. Skriv bara en uppmaning så får du ett perfekt sammanhängande (men inte alltid korrekt) svar.
  2. Sammanfattande text: Bara kopiera och klistra in ett stort textblock i ChatGPT och be det sammanfatta det. Det är kapabelt att sammanfatta text samtidigt som kärninformationen bibehålls.
  3. Maskinöversättning: GPT kan finjusteras för att översätta text från ett språk till ett annat, tack vare dess förmåga att generera text baserat på sammanhang.

Användbarhet

Till skillnad från ChatGPT, som låter vem som helst utnyttja GPT-modellen, är BERT inte lika lättillgänglig. Först måste du ladda ner den ursprungligen publicerade Jupyter anteckningsbok för BERT och ställ sedan in en utvecklingsmiljö med Google Colab eller TensorFlow.

Om du inte vill oroa dig för att använda en Jupyter anteckningsbok eller inte är lika tekniska, kan du överväga att använda ChatGPT, vilket är så enkelt som att bara logga in på en webbplats. Men vi har också täckt hur man använder Jupyter Notebook, vilket borde ge dig en bra utgångspunkt.

BERT och GPT visar förmågan hos AI

BERT och GPT träningsmodeller är tydliga exempel på vad artificiell intelligens kan. ChatGPT är mer populärt och har redan resulterat i flera ytterligare applikationer, som Auto-GPT, som stör arbetsflöden och ändrar jobbfunktioner.

Även om det finns skepsis kring AI-adoption och vad det kan innebära för jobb, finns potentialen för det goda också där. Många företag som Google och OpenAI arbetar redan med att etablera kontroller och ytterligare reglera AI-teknik, vilket kan båda gott för framtiden.