Popularnost ChatGPT-a dokaz je koliko je daleko stigla obrada prirodnog jezika (NLP). Modeli transformatorske arhitekture kao što su GPT-3, GPT-4 i BERT sposobni su za razgovore poput ljudskih, a neki se čak mogu koristiti za pisanje složenog koda.

Dok je GPT vodeći na tržištu, BERT je zapravo bio prvi jezični model koji je stigao na scenu 2018. Ali koji je bolji? I koja je razlika između GPT i BERT?

Objašnjavanje GPT-3 i GPT-4

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) autoregresivni je jezični model koji je pokrenuo OpenAI u lipnju 2020. Koristi transformatorsku arhitekturu sa 175 milijardi parametara, što ga čini jednim od najvećih jezičnih modela ikada konstruiranih.

GPT-3 može generirati tekst na prirodnom jeziku, kao i odgovarati na pitanja, sastavljati poeziju, pa čak i pisati cijele članke. ChatGPT je vrhunski primjer generativne umjetne inteligencije pokreće GPT.

Smatra se da mijenja pravila igre za obradu prirodnog jezika i ima širok raspon potencijalnih primjena, uključujući chatbotove, prevođenje jezika i stvaranje sadržaja.

instagram viewer

GPT-4 je najnoviji i najveći u nizu GPT modela i dostupan je ako želite imate pretplatu na ChatGPT Plus. GPT-4 je šest puta veći od modela GPT-3, s procijenjenim bilijunom parametara, što ga čini mnogo preciznijim.

Što je BERT?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model je jezičnog predstavljanja prije obuke koji fino podešava NLP aplikacije koje je izradio Google 2018. Za razliku od drugih NLP modela koji koriste jednosmjerni protok pažnje, BERT koristi dvosmjerni protok, što mu omogućuje korištenje konteksta iz oba smjera tijekom obrade.

To omogućuje modelu razumijevanje značenja riječi u kontekstu i, zauzvrat, bolje razumijevanje jezičnih struktura. S BERT-om Google sada može pružiti točnije rezultate pretraživanja za složene upite—posebno one koji se oslanjaju na prijedloge kao što su "za", "do" i "od".

Glavne razlike između GPT i BERT

Sada kada imate kratku ideju o GPT i BERT, razgovarajmo o glavnim razlikama između ova dva jezična modela.

Arhitektura

Arhitektura se odnosi na brojne slojeve koji tvore model strojnog učenja. GPT i BERT koriste različite modele. BERT je dizajniran za dvosmjerno predstavljanje konteksta, što znači da obrađuje tekst slijeva nadesno i zdesna nalijevo, što mu omogućuje snimanje konteksta iz oba smjera.

Nasuprot tome, ljudi čitaju tekst slijeva nadesno (ili zdesna nalijevo, ovisno o vašoj lokaciji). BERT se obučava pomoću cilja modeliranja maskiranog jezika, gdje su neke riječi u rečenici maskirane, a model ima zadatak predvidjeti riječi koje nedostaju na temelju okolnog konteksta.

Ova metoda prije obuke omogućuje BERT-u da nauči duboke kontekstualizirane reprezentacije, što ga čini vrlo učinkovitim za NLP zadatke kao što su analiza osjećaja, odgovaranje na pitanja i prepoznavanje imenovanih entiteta.

Nasuprot tome, GPT je autoregresivni model, što znači da generira tekst uzastopno slijeva nadesno, predviđajući sljedeću riječ u rečenici na temelju riječi koje su bile prije nje.

GPT se obučava korištenjem cilja jednosmjernog (kauzalnog) modeliranja jezika, gdje predviđa sljedeću riječ s obzirom na kontekst prethodnih riječi. To je jedan od glavnih razloga zašto je GPT toliko popularan za generiranje sadržaja.

Podaci o obuci

BERT i GPT razlikuju se po vrstama podataka o obuci koje koriste. BERT je obučen korištenjem modela maskiranog jezika, što znači da su određene riječi maskirane, a algoritam mora predvidjeti koja će sljedeća riječ vjerojatno biti. To pomaže u obučavanju modela i čini ga kontekstualno preciznijim.

Kao i GPT, BERT je obučen na velikom korpusu teksta. Izvornik je uvježban na engleskoj Wikipediji i BooksCorpusu, skupu podataka koji sadrži približno 11.000 neobjavljenih knjiga, što iznosi oko 800 milijuna riječi, iz različitih žanrova poput beletristike, znanosti i računalstvo.

BERT se može unaprijed uvježbati na različitim jezičnim modelima, što, kao što je gore spomenuto, omogućuje njegovo uvježbavanje za specifične aplikacije, uz dodatnu mogućnost finog podešavanja ovog unaprijed uvježbanog modela.

S druge strane, GPT-3 je obučen na skupu podataka WebText, velikom korpusu koji sadrži web stranice iz izvora poput Wikipedije, knjiga i članaka. Također uključuje tekst iz Common Crawl, javno dostupne arhive web sadržaja. Također se može fino podesiti za određene svrhe.

Što se tiče GPT-4, podaci o obuci su malo oskudni, ali vrlo je vjerojatno da je GPT-4 obučen na slično raznolikom skupu podataka, potencijalno uključujući novije izvore i još veću količinu podataka kako bi se poboljšalo njegovo razumijevanje prirodnog jezika i njegova sposobnost generiranja kontekstualno relevantnog odgovori.

Slučajevi upotrebe

Iako su oba vrlo svestrani NLP modeli, njihove arhitektonske razlike ih razlikuju na nekoliko načina. Na primjer, BERT je mnogo sposobniji za sljedeće slučajeve upotrebe:

  1. Analiza raspoloženja: BERT može bolje razumjeti sveukupni osjećaj određenog teksta dok analizira riječi u oba smjera.
  2. Prepoznavanje imenovanog entiteta: BERT je sposoban prepoznati različite entitete u određenom tekstu, uključujući lokacije, ljude ili organizacije.
  3. Odgovaranje na pitanja: Zbog svojih superiornih mogućnosti razumijevanja, BERT je sposobniji izvući informacije iz teksta i točnije odgovoriti na pitanja.

GPT model učenja također nije zanemarljiv. Iako analiza raspoloženja možda nije njegova jača strana, GPT se ističe u nekoliko drugih aplikacija:

  1. Stvaranje sadržaja: Ako ste koristili ChatGPT, vjerojatno već znate za ovo. Kada je riječ o stvaranju sadržaja, GPT nadmudruje većinu drugih modela. Samo napišite upit i on će izbaciti savršeno koherentan (iako ne uvijek točan) odgovor.
  2. Sažeti tekst: Samo kopirajte i zalijepite veliki blok teksta u ChatGPT i zamolite ga da ga sažme. Sposoban je sažeti tekst uz zadržavanje ključnih informacija.
  3. Strojni prijevod: GPT se može fino podesiti za prevođenje teksta s jednog jezika na drugi, zahvaljujući svojoj sposobnosti generiranja teksta na temelju konteksta.

Upotrebljivost

Za razliku od ChatGPT-a, koji svakome omogućuje korištenje GPT modela, BERT nije tako lako dostupan. Najprije ćete morati preuzeti izvorno objavljeni Jupyterova bilježnica za BERT, a zatim postavite razvojno okruženje koristeći Google Colab ili TensorFlow.

Ako ne želite brinuti o korištenju a Jupyterova bilježnica ili nisu tako tehnički, mogli biste razmisliti o korištenju ChatGPT-a, koji je jednostavan poput prijave na web mjesto. Međutim, također smo pokrili kako koristiti Jupyter Notebook, što bi vam trebalo dati dobru polaznu točku.

BERT i GPT pokazuju mogućnosti umjetne inteligencije

BERT i GPT modeli obuke jasni su primjeri za što je umjetna inteligencija sposobna. ChatGPT je popularniji i već je rezultirao s nekoliko dodatnih aplikacija, kao što je Auto-GPT, koje ometaju tijek rada i mijenjaju funkcije posla.

Iako postoji skepticizam oko usvajanja umjetne inteligencije i onoga što bi to moglo značiti za radna mjesta, potencijal za dobro također postoji. Mnoge tvrtke poput Googlea i OpenAI-ja već rade na uspostavi kontrola i daljnjoj regulaciji AI tehnologije, što bi moglo biti dobar slutnja za budućnost.