ChatGPT: n suosio on osoitus siitä, kuinka pitkälle luonnollisen kielen käsittely (NLP) on edennyt. Muuntaja-arkkitehtuurimallit, kuten GPT-3, GPT-4 ja BERT, pystyvät ihmismäiseen keskusteluun, ja joitain voidaan käyttää jopa monimutkaisen koodin kirjoittamiseen.

Vaikka GPT on markkinajohtaja, BERT oli itse asiassa ensimmäinen kielimalli, joka saapui näyttämölle vuonna 2018. Mutta kumpi on parempi? Ja mitä eroa on GPT: llä ja BERT: llä?

Selitetään GPT-3 ja GPT-4

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) on OpenAI: n kesäkuussa 2020 julkaisema autoregressiivinen kielimalli. Se käyttää muuntajaarkkitehtuuria, jossa on 175 miljardia parametria, mikä tekee siitä yhden suurimmista koskaan rakennetuista kielimalleista.

GPT-3 voi luoda luonnollisen kielen tekstiä sekä vastata kysymyksiin, säveltää runoja ja jopa kirjoittaa kokonaisia ​​artikkeleita. ChatGPT on loistava esimerkki generatiivisesta tekoälystä powered by GPT.

Sitä on pidetty luonnollisen kielen käsittelyn muuttajana, ja sillä on laaja valikoima potentiaalisia sovelluksia, mukaan lukien chatbotit, kielen kääntäminen ja sisällön luominen.

instagram viewer

GPT-4 on uusin ja suurin GPT-mallien sarjassa, ja se on käytettävissäsi sinulla on ChatGPT Plus -tilaus. GPT-4 on kuusi kertaa suurempi kuin GPT-3-malli, ja sen parametrien arvioidaan olevan biljoona, mikä tekee siitä paljon tarkemman.

Mikä on BERT?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) on koulutusta edeltävä kielen esitysmalli, joka hienosäätää Googlen vuonna 2018 luomia NLP-sovelluksia. Toisin kuin muut NLP-mallit, jotka käyttävät yksisuuntaista huomionkulkua, BERT käyttää kaksisuuntaista virtausta, mikä mahdollistaa sen, että se voi käyttää kontekstia molemmista suunnista käsittelyn aikana.

Tämä antaa mallille mahdollisuuden ymmärtää sanojen merkitys kontekstissa ja puolestaan ​​ymmärtää paremmin kielen rakenteita. BERT: n avulla Google voi nyt tarjota tarkempia hakutuloksia monimutkaisille kyselyille – erityisesti niille, jotka perustuvat prepositioihin, kuten "for", "to" ja "from".

Tärkeimmät erot GPT: n ja BERT: n välillä

Nyt kun sinulla on lyhyt käsitys GPT: stä ja BERT: stä, keskustellaan tärkeimmistä eroista näiden kahden kielimallin välillä.

Arkkitehtuuri

Arkkitehtuuri viittaa lukuisiin kerroksiin, jotka muodostavat koneoppimismallin. GPT ja BERT käyttävät eri malleja. BERT on suunniteltu kaksisuuntaiseen kontekstin esittämiseen, mikä tarkoittaa, että se käsittelee tekstiä sekä vasemmalta oikealle että oikealta vasemmalle, jolloin se voi siepata kontekstin molemmista suunnista.

Sitä vastoin ihmiset lukevat tekstiä vasemmalta oikealle (tai oikealta vasemmalle, maa-asioistasi riippuen). BERT: n koulutuksessa käytetään maskikielimallinnusobjektia, jossa osa lauseen sanoista on peitetty ja mallin tehtävänä on ennustaa puuttuvat sanat ympäröivän kontekstin perusteella.

Tämä esikoulutusmenetelmä antaa BERT: lle mahdollisuuden oppia syvällisiä kontekstualisoituja esityksiä, mikä tekee siitä erittäin tehokkaan NLP-tehtävissä, kuten tunteiden analysoinnissa, kysymyksiin vastaamisessa ja nimettyjen entiteettien tunnistamisessa.

Sitä vastoin GPT on autoregressiivinen malli, mikä tarkoittaa, että se luo tekstiä peräkkäin vasemmalta oikealle ennustaen lauseen seuraavan sanan sitä edeltäneiden sanojen perusteella.

GPT on koulutettu käyttämällä yksisuuntaista (kausaalista) kielen mallinnusta, jossa se ennustaa seuraavan sanan edellisten sanojen kontekstin perusteella. Tämä on yksi tärkeimmistä syistä, miksi GPT on niin suosittu sisällön luomisessa.

Koulutustiedot

BERT ja GPT eroavat käyttämänsä harjoitusdatan tyypeistä. BERT on koulutettu käyttämällä peitettyä kielimallia, mikä tarkoittaa, että tietyt sanat on peitetty, ja algoritmin on ennakoitava, mikä seuraava sana todennäköisesti on. Tämä auttaa kouluttamaan mallia ja tekee siitä kontekstuaalisen tarkemman.

Kuten GPT, BERT on koulutettu laajamittaiseen tekstikokoukseen. Alkuperäinen on koulutettu englanninkielisessä Wikipediassa ja BooksCorpusissa, joka sisältää noin 11 000 julkaisemattomia kirjoja, joissa on noin 800 miljoonaa sanaa, eri genreistä, kuten kaunokirjallisuudesta, tieteestä ja tietojenkäsittelyä.

BERT voidaan esikouluttaa eri kielimalleissa, mikä, kuten edellä mainittiin, mahdollistaa sen kouluttavuuden tiettyihin sovelluksiin, ja siihen on lisätty mahdollisuus hienosäätää tätä esikoulutettua mallia.

Sitä vastoin GPT-3 koulutettiin WebText-tietojoukossa, joka on laajamittainen korpus, joka sisältää verkkosivuja Wikipediasta, kirjoista ja artikkeleista. Se sisältää myös tekstiä Common Crawlista, joka on julkisesti saatavilla oleva verkkosisältöarkisto. Ja sitä voidaan myös hienosäätää tiettyihin tarkoituksiin.

Mitä tulee GPT-4:ään, opetusdatatiedot ovat vähän niukat, mutta on melko todennäköistä, että GPT-4 on koulutettu samalla tavalla monipuolisella tietojoukolla, mahdollisesti mukaan lukien uudemmat lähteet ja entistä suurempi määrä dataa parantaakseen sen ymmärrystä luonnollisesta kielestä ja sen kykyä luoda kontekstuaalisesti relevanttia vastaukset.

Käytä koteloita

Vaikka molemmat ovat erittäin monipuolisia NLP-malleja, niiden arkkitehtoniset erot erottavat ne muutamalla tavalla. Esimerkiksi BERT pystyy paljon paremmin seuraaviin käyttötapauksiin:

  1. Tunneanalyysi: BERT voi ymmärtää paremmin tietyn tekstin yleistä tunnelmaa analysoidessaan sanoja kumpaankin suuntaan.
  2. Nimetty entiteetin tunnistus: BERT pystyy tunnistamaan tietyn tekstin eri entiteetit, mukaan lukien paikat, ihmiset tai organisaatiot.
  3. Kysymyksiin vastaaminen: Erinomaisten ymmärtämiskykynsä ansiosta BERT pystyy paremmin poimimaan tietoa tekstistä ja vastaamaan kysymyksiin tarkasti.

GPT-oppimismallikaan ei ole laiska. Vaikka tunneanalyysi ei ehkä ole sen vahvuus, GPT on erinomainen useissa muissa sovelluksissa:

  1. Sisällön luominen: Jos olet käyttänyt ChatGPT: tä, tiedät tämän todennäköisesti jo. Mitä tulee sisällön luomiseen, GPT ylittää useimmat muut mallit. Kirjoita vain kehote, niin se antaa täydellisen johdonmukaisen (vaikkakaan ei aina tarkan) vastauksen.
  2. Yhteenvetoteksti: Kopioi ja liitä suuri tekstilohko ChatGPT: hen ja pyydä sitä tekemään siitä yhteenveto. Se pystyy tekemään yhteenvedon tekstistä säilyttäen samalla ydintiedot.
  3. Konekäännös: GPT: tä voidaan hienosäätää tekstin kääntämiseen kielestä toiseen, koska se pystyy luomaan tekstiä kontekstin perusteella.

Käytettävyys

Toisin kuin ChatGPT, jonka avulla kuka tahansa voi hyödyntää GPT-mallia, BERT ei ole yhtä helposti saatavilla. Ensin sinun on ladattava alun perin julkaistu Jupyter muistikirja BERT: lle ja määritä sitten kehitysympäristö Google Colabilla tai TensorFlow'lla.

Jos et halua huolehtia a Jupyter muistikirja tai ne eivät ole niin teknisiä, voit harkita ChatGPT: n käyttöä, joka on yhtä helppoa kuin vain kirjautuminen verkkosivustolle. Olemme kuitenkin myös käsittäneet kuinka käyttää Jupyter Notebookia, jonka pitäisi antaa sinulle hyvä lähtökohta.

BERT ja GPT näyttävät tekoälyn kyvyt

BERT- ja GPT-koulutusmallit ovat selkeitä esimerkkejä siitä, mihin tekoäly pystyy. ChatGPT on suositumpi, ja se on jo johtanut useisiin lisäsovelluksiin, kuten Auto-GPT, jotka häiritsevät työnkulkua ja muuttavat työn toimintoja.

Vaikka tekoälyn käyttöönottoon ja sen mahdolliseen työllisyyteen kohdistuu skeptisyyttä, siellä on myös potentiaalia hyvään. Monet yritykset, kuten Google ja OpenAI, pyrkivät jo luomaan valvontaa ja säätelemään tekoälyteknologiaa edelleen, mikä voi olla hyvää tulevaisuutta ajatellen.