Η δημοτικότητα του ChatGPT είναι απόδειξη του πόσο μακριά έχει φτάσει η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP). Τα μοντέλα αρχιτεκτονικής μετασχηματιστών όπως τα GPT-3, GPT-4 και BERT είναι ικανά για συνομιλίες που μοιάζουν με ανθρώπους και μερικά μπορούν ακόμη και να χρησιμοποιηθούν για τη σύνταξη σύνθετου κώδικα.

Ενώ το GPT είναι ο ηγέτης της αγοράς, το BERT ήταν στην πραγματικότητα το πρώτο μοντέλο γλώσσας που έφτασε στη σκηνή το 2018. Ποιο όμως είναι καλύτερο; Και ποια είναι η διαφορά μεταξύ GPT και BERT;

Εξήγηση των GPT-3 και GPT-4

Το GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) είναι ένα μοντέλο αυτοπαλινδρομικής γλώσσας που κυκλοφόρησε από την OpenAI τον Ιούνιο του 2020. Χρησιμοποιεί μια αρχιτεκτονική μετασχηματιστή με 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους, καθιστώντας το ένα από τα μεγαλύτερα μοντέλα γλώσσας που έχουν κατασκευαστεί ποτέ.

Το GPT-3 μπορεί να δημιουργήσει κείμενο φυσικής γλώσσας, καθώς και να απαντήσει σε ερωτήσεις, να συνθέσει ποίηση και ακόμη και να γράψει πλήρη άρθρα. Το ChatGPT είναι ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης τροφοδοτείται από GPT.

instagram viewer

Έχει θεωρηθεί ότι αλλάζει το παιχνίδι για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και έχει ένα ευρύ φάσμα πιθανών εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένων των chatbot, της μετάφρασης γλώσσας και της δημιουργίας περιεχομένου.

Το GPT-4 είναι το πιο πρόσφατο και μεγαλύτερο σε μια σειρά μοντέλων GPT και είναι προσβάσιμο εάν έχετε έχετε συνδρομή στο ChatGPT Plus. Το GPT-4 είναι έξι φορές μεγαλύτερο από το μοντέλο GPT-3, με εκτιμώμενες ένα τρισεκατομμύριο παραμέτρους, καθιστώντας το πολύ πιο ακριβές.

Τι είναι ο BERT;

ΜΠΕΡΤ Το (Amidirectional Encoder Representations from Transformers) είναι ένα μοντέλο αναπαράστασης γλώσσας πριν από την εκπαίδευση που προσαρμόζει τις εφαρμογές NLP που δημιουργήθηκαν από την Google το 2018. Σε αντίθεση με άλλα μοντέλα NLP που χρησιμοποιούν μονοκατευθυντική ροή προσοχής, το BERT χρησιμοποιεί αμφίδρομη ροή, η οποία του επιτρέπει να χρησιμοποιεί το πλαίσιο και από τις δύο κατευθύνσεις κατά την επεξεργασία.

Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να κατανοήσει τη σημασία των λέξεων στο πλαίσιο και, με τη σειρά του, να κατανοήσει καλύτερα τις γλωσσικές δομές. Με το BERT, η Google μπορεί πλέον να παρέχει πιο ακριβή αποτελέσματα αναζήτησης για σύνθετα ερωτήματα — ιδιαίτερα εκείνα που βασίζονται σε προθέσεις όπως "για", "προς" και "από".

Οι κύριες διαφορές μεταξύ GPT και BERT

Τώρα που έχετε μια σύντομη ιδέα για το GPT και το BERT, ας συζητήσουμε τις κύριες διαφορές μεταξύ αυτών των δύο γλωσσικών μοντέλων.

Αρχιτεκτονική

Η αρχιτεκτονική αναφέρεται στα πολυάριθμα στρώματα που σχηματίζουν ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης. Το GPT και το BERT χρησιμοποιούν διαφορετικά μοντέλα. Το BERT έχει σχεδιαστεί για αμφίδρομη αναπαράσταση περιβάλλοντος, πράγμα που σημαίνει ότι επεξεργάζεται κείμενο τόσο από αριστερά προς τα δεξιά όσο και από δεξιά προς τα αριστερά, επιτρέποντάς του να καταγράφει το περιβάλλον και από τις δύο κατευθύνσεις.

Αντίθετα, οι άνθρωποι διαβάζουν κείμενο από αριστερά προς τα δεξιά (ή από δεξιά προς τα αριστερά, ανάλογα με την τοποθεσία σας). Το BERT εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας έναν στόχο μοντελοποίησης καλυμμένης γλώσσας, όπου ορισμένες λέξεις σε μια πρόταση καλύπτονται και το μοντέλο έχει την αποστολή να προβλέψει τις λέξεις που λείπουν με βάση το περιβάλλον.

Αυτή η μέθοδος προεκπαίδευσης επιτρέπει στον BERT να μάθει αναπαραστάσεις σε βάθος με βάση τα συμφραζόμενα, καθιστώντας το εξαιρετικά αποτελεσματικό για εργασίες NLP όπως η ανάλυση συναισθήματος, η απάντηση σε ερωτήσεις και η αναγνώριση επώνυμης οντότητας.

Αντίθετα, το GPT είναι ένα αυτοπαλινδρομικό μοντέλο, που σημαίνει ότι δημιουργεί κείμενο διαδοχικά από αριστερά προς τα δεξιά, προβλέποντας την επόμενη λέξη σε μια πρόταση με βάση τις λέξεις που προηγήθηκαν.

Το GPT εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας έναν στόχο μοντελοποίησης γλώσσας μονής κατεύθυνσης (αιτιακή), όπου προβλέπει την επόμενη λέξη με βάση το πλαίσιο των προηγούμενων λέξεων. Αυτός είναι ένας από τους κύριους λόγους για τους οποίους το GPT είναι τόσο δημοφιλές για τη δημιουργία περιεχομένου.

Δεδομένα Εκπαίδευσης

Το BERT και το GPT διαφέρουν ως προς τους τύπους των δεδομένων εκπαίδευσης που χρησιμοποιούν. Το BERT εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας ένα μοντέλο καλυμμένης γλώσσας, που σημαίνει ότι ορισμένες λέξεις είναι καλυμμένες και ο αλγόριθμος πρέπει να προβλέψει ποια είναι πιθανό να είναι η επόμενη λέξη. Αυτό βοηθά στην εκπαίδευση του μοντέλου και το καθιστά πιο ακριβές ως προς τα συμφραζόμενα.

Όπως και το GPT, το BERT εκπαιδεύεται σε μεγάλης κλίμακας σώμα κειμένου. Το πρωτότυπο εκπαιδεύτηκε στην αγγλική Wikipedia και στο BooksCorpus, ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει περίπου 11.000 αδημοσίευτα βιβλία, που ανέρχονται σε περίπου 800 εκατομμύρια λέξεις, από διάφορα είδη όπως η φαντασία, η επιστήμη και χρήση υπολογιστή.

Το BERT μπορεί να προεκπαιδευτεί σε διαφορετικά μοντέλα γλώσσας, κάτι που, όπως προαναφέρθηκε, του επιτρέπει να εκπαιδεύεται για συγκεκριμένες εφαρμογές, με την προστιθέμενη επιλογή λεπτομέρειας αυτού του προεκπαιδευμένου μοντέλου.

Αντίθετα, το GPT-3 εκπαιδεύτηκε στο σύνολο δεδομένων WebText, ένα σώμα μεγάλης κλίμακας που περιέχει ιστοσελίδες από πηγές όπως η Wikipedia, βιβλία και άρθρα. Περιλαμβάνει επίσης κείμενο από το Common Crawl, ένα δημόσια διαθέσιμο αρχείο περιεχομένου ιστού. Και μπορεί επίσης να ρυθμιστεί με ακρίβεια για συγκεκριμένους σκοπούς.

Όσον αφορά το GPT-4, οι πληροφορίες για τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι λίγο σπάνιες, αλλά είναι πολύ πιθανό το GPT-4 να εκπαιδεύεται σε ένα παρόμοιο διαφορετικό σύνολο δεδομένων, ενδεχομένως συμπεριλαμβανομένων νεότερων πηγών και ακόμη μεγαλύτερου όγκου δεδομένων για τη βελτίωση της κατανόησης της φυσικής γλώσσας και της ικανότητάς του να δημιουργεί σχετικές με τα συμφραζόμενα απαντήσεις.

Περιπτώσεις χρήσης

Ενώ και τα δύο είναι πολύ ευέλικτα μοντέλα NLP, οι αρχιτεκτονικές διαφορές τους τα ξεχωρίζουν με μερικούς τρόπους. Για παράδειγμα, το BERT είναι πολύ πιο ικανό για τις ακόλουθες περιπτώσεις χρήσης:

  1. Ανάλυση συναισθήματος: Το BERT μπορεί να κατανοήσει καλύτερα τη συνολική αίσθηση ενός δεδομένου κειμένου καθώς αναλύει λέξεις προς οποιαδήποτε κατεύθυνση.
  2. Αναγνώριση οντότητας με όνομα: Το BERT είναι σε θέση να αναγνωρίζει διαφορετικές οντότητες σε ένα συγκεκριμένο κομμάτι κειμένου, συμπεριλαμβανομένων τοποθεσιών, ατόμων ή οργανισμών.
  3. Απαντώντας σε Ερωτήσεις: Λόγω των ανώτερων δυνατοτήτων κατανόησης, το BERT είναι πιο ικανό να εξάγει πληροφορίες από κείμενο και να απαντά με ακρίβεια σε ερωτήσεις.

Ούτε το μοντέλο εκμάθησης GPT είναι αδύνατο. Ενώ η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να μην είναι το πλεονέκτημά της, το GPT υπερέχει σε πολλές άλλες εφαρμογές:

  1. Δημιουργία Περιεχομένου: Εάν έχετε χρησιμοποιήσει το ChatGPT, πιθανότατα το γνωρίζετε ήδη. Όσον αφορά τη δημιουργία περιεχομένου, το GPT ξεπερνά τα περισσότερα άλλα μοντέλα. Απλώς γράψτε μια προτροπή και θα δώσει μια απολύτως συνεκτική (αν και όχι πάντα ακριβή) απάντηση.
  2. Συνοπτικό Κείμενο: Απλώς επικολλήστε ένα μεγάλο μπλοκ κειμένου στο ChatGPT και ζητήστε του να το συνοψίσει. Είναι σε θέση να συνοψίζει κείμενο διατηρώντας παράλληλα τις βασικές πληροφορίες.
  3. Μηχανική μετάφραση: Το GPT μπορεί να ρυθμιστεί με ακρίβεια για τη μετάφραση κειμένου από μια γλώσσα σε άλλη, χάρη στην ικανότητά του να δημιουργεί κείμενο με βάση το πλαίσιο.

Ευχρηστία

Σε αντίθεση με το ChatGPT, το οποίο επιτρέπει σε οποιονδήποτε να αξιοποιήσει το μοντέλο GPT, το BERT δεν είναι τόσο άμεσα διαθέσιμο. Πρώτα, θα πρέπει να κατεβάσετε το αρχικώς δημοσιευμένο Σημειωματάριο Jupyter για BERT και στη συνέχεια ρυθμίστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης χρησιμοποιώντας το Google Colab ή το TensorFlow.

Εάν δεν θέλετε να ανησυχείτε για τη χρήση του α Σημειωματάριο Jupyter ή δεν είναι τόσο τεχνικά, θα μπορούσατε να σκεφτείτε να χρησιμοποιήσετε το ChatGPT, το οποίο είναι τόσο απλό όσο απλά να συνδεθείτε σε έναν ιστότοπο. Ωστόσο, καλύψαμε επίσης πώς να χρησιμοποιήσετε το σημειωματάριο Jupyter, που θα σας δώσει ένα καλό σημείο εκκίνησης.

Το BERT και το GPT δείχνουν τις δυνατότητες του AI

Τα μοντέλα εκπαίδευσης BERT και GPT είναι ξεκάθαρα παραδείγματα του τι μπορεί να κάνει η τεχνητή νοημοσύνη. Το ChatGPT είναι πιο δημοφιλές και έχει ήδη οδηγήσει σε πολλές πρόσθετες εφαρμογές, όπως το Auto-GPT, οι οποίες διακόπτουν τις ροές εργασίας και αλλάζουν τις λειτουργίες εργασίας.

Ενώ υπάρχει σκεπτικισμός σχετικά με την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης και το τι μπορεί να σημαίνει για τις θέσεις εργασίας, υπάρχουν επίσης δυνατότητες για καλό. Πολλές εταιρείες όπως η Google και η OpenAI εργάζονται ήδη για τη θέσπιση ελέγχων και την περαιτέρω ρύθμιση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης, κάτι που θα μπορούσε να προμηνύεται καλά για το μέλλον.