A ChatGPT népszerűsége bizonyítja, milyen messzire jutott a természetes nyelvi feldolgozás (NLP). Az olyan transzformátor architektúra modellek, mint a GPT-3, GPT-4 és a BERT, képesek emberszerű beszélgetésekre, és némelyikük akár összetett kód írására is használható.

Míg a GPT piacvezető, valójában a BERT volt az első nyelvi modell, amely 2018-ban érkezett a színre. De melyik a jobb? És mi a különbség a GPT és a BERT között?

A GPT-3 és a GPT-4 magyarázata

A GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) egy autoregresszív nyelvi modell, amelyet az OpenAI 2020 júniusában indított el. Transzformátor architektúrát használ 175 milliárd paraméterrel, így az egyik legnagyobb nyelvi modell, amelyet valaha készítettek.

A GPT-3 képes természetes nyelvű szöveget generálni, kérdésekre válaszolni, verseket írni, sőt teljes cikkeket is írni. A ChatGPT a generatív mesterséges intelligencia kiváló példája a GPT által működtetett.

A természetes nyelvi feldolgozás játékát megváltoztató eszköznek tartották, és számos lehetséges alkalmazással rendelkezik, beleértve a chatbotokat, a nyelvi fordításokat és a tartalomkészítést.

instagram viewer

A GPT-4 a legújabb és legnagyobb a GPT modellek sorozatában, és elérhető, ha Ön rendelkezik ChatGPT Plus előfizetéssel. A GPT-4 hatszor nagyobb, mint a GPT-3 modell, becslések szerint egy billió paraméterrel, így sokkal pontosabb.

Mi az a BERT?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) egy képzés előtti nyelvi reprezentációs modell, amely finomhangolja a Google által 2018-ban létrehozott NLP-alkalmazásokat. Más NLP-modellekkel ellentétben, amelyek egyirányú figyelemáramlást használnak, a BERT kétirányú áramlást használ, ami lehetővé teszi számára, hogy a feldolgozás során mindkét irányból használja a kontextust.

Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy megértse a szavak jelentését a kontextusban, és ezáltal jobban megértse a nyelvi struktúrákat. A BERT segítségével a Google pontosabb keresési eredményeket tud nyújtani az összetett lekérdezésekhez – különösen azokhoz, amelyek olyan elöljárószavakra támaszkodnak, mint a „for”, „to” és „from”.

A fő különbségek a GPT és a BERT között

Most, hogy van egy rövid ötlete a GPT-ről és a BERT-ről, beszéljük meg a két nyelvi modell közötti főbb különbségeket.

Építészet

Az építészet arra a számos rétegre utal, amelyek egy gépi tanulási modellt alkotnak. A GPT és a BERT különböző modelleket használ. A BERT kétirányú kontextusábrázolásra készült, ami azt jelenti, hogy a szöveget balról jobbra és jobbról balra egyaránt feldolgozza, lehetővé téve a kontextus mindkét irányból történő rögzítését.

Ezzel szemben az emberek balról jobbra (vagy jobbról balra, a területtől függően) olvassák a szöveget. A BERT-et egy maszkolt nyelvi modellezési cél segítségével képezik, ahol a mondat egyes szavai el vannak takarva, és a modell feladata a hiányzó szavak előrejelzése a környező kontextus alapján.

Ez az előképzési módszer lehetővé teszi a BERT számára, hogy megtanulja a mély kontextusba ágyazott reprezentációkat, így rendkívül hatékony az olyan NLP-feladatoknál, mint a hangulatelemzés, a kérdések megválaszolása és a megnevezett entitás felismerés.

Ezzel szemben a GPT egy autoregresszív modell, ami azt jelenti, hogy szekvenciálisan generál szöveget balról jobbra, előrejelezve a következő szót a mondatban az előtte lévő szavak alapján.

A GPT képzése egy egyirányú (oksági) nyelvi modellezési cél segítségével történik, ahol előrejelzi a következő szót, figyelembe véve az előző szavak kontextusát. Ez az egyik fő oka annak, hogy a GPT olyan népszerű a tartalomgenerálásban.

Képzési adatok

A BERT és a GPT különbözik az általuk használt képzési adatok típusaiban. A BERT egy maszkolt nyelvi modellt használ, ami azt jelenti, hogy bizonyos szavak maszkolva vannak, és az algoritmusnak meg kell jósolnia, hogy valószínűleg mi lesz a következő szó. Ez segít a modell betanításában, és kontextusban pontosabbá teszi.

A GPT-hez hasonlóan a BERT-et is egy nagyszabású szövegkorpuszon képezik. Az eredetit az angol Wikipédián és a BooksCorpuson képezték ki, amely adatkészlet körülbelül 11 000 kiadatlan könyvek, amelyek körülbelül 800 millió szót tesznek ki, különféle műfajokból, például szépirodalomból, tudományból és számítástechnika.

A BERT-t különböző nyelvi modellekre lehet előképezni, ami, mint fentebb említettük, lehetővé teszi, hogy adott alkalmazásokhoz betanítsák, hozzáadva az előre betanított modell finomhangolásának lehetőségét.

Ezzel szemben a GPT-3 a WebText adathalmazra lett kiképezve, amely egy nagyszabású korpusz, amely olyan forrásokból származó weboldalakat, könyveket és cikkeket tartalmaz, mint a Wikipédia. Szöveget is tartalmaz a Common Crawlból, amely a webtartalom nyilvánosan elérhető archívuma. És adott célokra finomhangolható is.

Ami a GPT-4-et illeti, a betanítási adatok kissé szűkösek, de elég valószínű, hogy a GPT-4-et hasonlóan sokrétű adatkészleten tanítják, beleértve az újabb forrásokat és még nagyobb mennyiségű adatot, hogy javítsa a természetes nyelv megértését és a kontextus szempontjából releváns generálási képességét válaszokat.

Használati esetek

Bár mindkettő rendkívül sokoldalú NLP-modell, építészeti különbségeik néhány tekintetben megkülönböztetik őket egymástól. Például a BERT sokkal alkalmasabb a következő használati esetekre:

  1. Hangulatelemzés: A BERT jobban megértheti egy adott szöveg általános hangulatát, mivel mindkét irányban elemzi a szavakat.
  2. Elnevezésű entitásfelismerés: A BERT képes felismerni a különböző entitásokat egy adott szövegrészben, beleértve a helyszíneket, személyeket vagy szervezeteket.
  3. Kérdések megválaszolása: Kiváló szövegértési képességei miatt a BERT jobban képes információt kinyerni a szövegből, és pontosan megválaszolni a kérdéseket.

A GPT tanulási modell sem lomha. Bár a hangulatelemzés nem biztos, hogy az erőssége, a GPT számos más alkalmazásban is kiváló:

  1. Tartalom létrehozása: Ha használta a ChatGPT-t, valószínűleg már tudja ezt. Ami a tartalomkészítést illeti, a GPT túljár a legtöbb más modell eszén. Csak írjon egy felszólítást, és az tökéletesen koherens (bár nem mindig pontos) választ ad.
  2. Összefoglaló szöveg: Csak másoljon be egy nagy szövegtömböt a ChatGPT-be, és kérje meg, hogy foglalja össze. Képes összefoglalni a szöveget, miközben megőrzi az alapvető információkat.
  3. Gépi fordítás: A GPT finomhangolható szövegek egyik nyelvről a másikra történő fordítására, köszönhetően a szövegkörnyezet alapján generáló képességének.

Használhatóság

A ChatGPT-vel ellentétben, amely bárki számára lehetővé teszi a GPT-modell kihasználását, a BERT nem olyan könnyen elérhető. Először le kell töltenie az eredetileg közzétett fájlt Jupyter jegyzetfüzet a BERT számára, majd állítson be egy fejlesztői környezetet a Google Colab vagy a TensorFlow segítségével.

Ha nem szeretne aggódni az a Jupyter jegyzetfüzet vagy nem olyan technikai jellegűek, fontolóra veheti a ChatGPT használatát, ami olyan egyszerű, mint egy webhelyre való bejelentkezés. Azonban mi is kitértünk rá hogyan kell használni a Jupyter Notebookot, ami jó kiindulópontot jelent.

A BERT és a GPT bemutatja az AI képességeit

A BERT és GPT képzési modellek világos példái annak, hogy mire képes a mesterséges intelligencia. A ChatGPT népszerűbb, és már számos további alkalmazást eredményezett, például az Auto-GPT-t, amelyek megzavarják a munkafolyamatokat és megváltoztatják a munkafunkciókat.

Bár szkepticizmus van a mesterséges intelligencia elfogadásával és azzal kapcsolatban, hogy ez mit jelenthet a munkahelyeken, a jó lehetőség is megvan. Számos vállalat, például a Google és az OpenAI már dolgozik az AI-technológia szabályozásán és további szabályozásán, ami jót ígér a jövőre nézve.