Популарност ЦхатГПТ-а сведочи колико је далеко стигла обрада природног језика (НЛП). Модели архитектуре трансформатора као што су ГПТ-3, ГПТ-4 и БЕРТ су способни за разговоре попут људи, а неки се чак могу користити за писање сложеног кода.
Док је ГПТ лидер на тржишту, БЕРТ је заправо био први језички модел који је стигао на сцену 2018. Али који је бољи? А која је разлика између ГПТ-а и БЕРТ-а?
Објашњавање ГПТ-3 и ГПТ-4
ГПТ-3 (Генеративе Пре-траинед Трансформер 3) је ауторегресивни језички модел који је ОпенАИ покренуо у јуну 2020. Користи трансформаторску архитектуру са 175 милијарди параметара, што га чини једним од највећих језичких модела икада направљених.
ГПТ-3 може да генерише текст на природном језику, као и да одговара на питања, да компонује поезију, па чак и да пише комплетне чланке. ЦхатГПТ је одличан пример генеративне вештачке интелигенције поверед би ГПТ.
Сматра се да мења игру за обраду природног језика и има широк спектар потенцијалних апликација, укључујући цхат ботове, превод језика и креирање садржаја.
ГПТ-4 је најновији и највећи у низу ГПТ модела и доступан је ако сте имате ЦхатГПТ Плус претплату. ГПТ-4 је шест пута већи од модела ГПТ-3, са процењеним параметрима од један трилион, што га чини много прецизнијим.
Шта је БЕРТ?
БЕРТ (Бидирецтионал Енцодер Репресентатионс фром Трансформерс) је модел представљања језика пре обуке који фино подешава НЛП апликације које је креирао Гоогле 2018. За разлику од других НЛП модела који користе једносмерни ток пажње, БЕРТ користи двосмерни ток, што му омогућава да користи контекст из оба смера током обраде.
Ово омогућава моделу да разуме значење речи у контексту и, заузврат, боље разуме језичке структуре. Са БЕРТ-ом, Гоогле сада може да пружи прецизније резултате претраге за сложене упите — посебно оне који се ослањају на предлоге као што су „за“, „за“ и „од“.
Главне разлике између ГПТ-а и БЕРТ-а
Сада када имате кратку идеју о ГПТ-у и БЕРТ-у, хајде да разговарамо о главним разликама између ова два језичка модела.
Архитектура
Архитектура се односи на бројне слојеве који формирају модел машинског учења. ГПТ и БЕРТ користе различите моделе. БЕРТ је дизајниран за двосмерно представљање контекста, што значи да обрађује текст и слева надесно и здесна налево, омогућавајући му да ухвати контекст из оба смера.
Насупрот томе, људи читају текст с лева на десно (или здесна налево, у зависности од вашег локала). БЕРТ се обучава коришћењем циља моделирања маскираног језика, где су неке речи у реченици маскиране, а модел има задатак да предвиди речи које недостају на основу околног контекста.
Овај метод пре обуке омогућава БЕРТ-у да научи дубоке контекстуализоване репрезентације, што га чини веома ефикасним за НЛП задатке као што су анализа осећања, одговарање на питања и препознавање именованих ентитета.
Насупрот томе, ГПТ је ауторегресивни модел, што значи да генерише текст секвенцијално с лева на десно, предвиђајући следећу реч у реченици на основу речи које су дошле пре њега.
ГПТ се обучава коришћењем циља једносмерног (узрочног) моделирања језика, где предвиђа следећу реч с обзиром на контекст претходних речи. То је један од главних разлога зашто је ГПТ толико популаран за генерисање садржаја.
Подаци о обуци
БЕРТ и ГПТ се разликују по врстама података за обуку које користе. БЕРТ се обучава коришћењем маскираног језичког модела, што значи да су одређене речи маскиране, а алгоритам мора да предвиди која ће следећа реч вероватно бити. Ово помаже у обучавању модела и чини га контекстуално прецизнијим.
Као и ГПТ, БЕРТ је обучен за велики корпус текста. Оригинал је обучен на енглеској Википедији и БооксЦорпус-у, скупу података који садржи приближно 11.000 необјављене књиге, што износи око 800 милиона речи, из различитих жанрова као што су белетристика, наука и рад на рачунару.
БЕРТ може бити претходно обучен на различитим језичким моделима, што, као што је горе поменуто, омогућава да се обучи за специфичне апликације, са додатном опцијом за фино подешавање овог унапред обученог модела.
Насупрот томе, ГПТ-3 је обучен за скуп података ВебТект, корпус великих размера који садржи веб странице из извора као што су Википедија, књиге и чланци. Такође укључује текст из Цоммон Цравл-а, јавно доступне архиве веб садржаја. Такође се може фино подесити за одређене сврхе.
Што се тиче ГПТ-4, информације о обучавању података су мало оскудне, али је врло вероватно да је ГПТ-4 обучен на сличном различитом скупу података, потенцијално укључујући новије изворе и још већи обим података за побољшање разумевања природног језика и његове способности да генерише контекстуално релевантне одговоре.
Случајеви употребе
Иако су оба веома свестрани НЛП модели, њихове архитектонске разлике их издвајају на неколико начина. На пример, БЕРТ је далеко способнији за следеће случајеве употребе:
- Анализа расположења: БЕРТ може боље да разуме укупан осећај датог текста док анализира речи у оба смера.
- Препознавање именованих ентитета: БЕРТ је способан да препозна различите ентитете у одређеном делу текста, укључујући локације, људе или организације.
- Одговарање на питања: Због својих супериорних могућности разумевања, БЕРТ је способнији за издвајање информација из текста и тачније одговарање на питања.
ГПТ модел учења такође није залуђен. Иако анализа сентимента можда није његова јача страна, ГПТ се истиче у неколико других апликација:
- Креирање садржаја: Ако сте користили ЦхатГПТ, вероватно већ знате за ово. Када је у питању креирање садржаја, ГПТ надмашује већину других модела. Само напишите упит и он ће дати савршено кохерентан (мада не увек тачан) одговор.
- Сумирајући текст: Само копирајте и налепите велики блок текста у ЦхатГПТ и замолите га да га резимира. Може да резимира текст уз задржавање основних информација.
- Машински превод: ГПТ се може фино подесити за превођење текста са једног језика на други, захваљујући својој способности да генерише текст на основу контекста.
Употребљивост
За разлику од ЦхатГПТ-а, који свакоме омогућава да искористи ГПТ модел, БЕРТ није тако лако доступан. Прво ћете морати да преузмете оригинално објављено Јупитер Нотебоок за БЕРТ, а затим подесите развојно окружење користећи Гоогле Цолаб или ТенсорФлов.
Ако не желите да бринете о коришћењу а Јупитер Нотебоок или нису толико технички, могли бисте размислити о коришћењу ЦхатГПТ-а, што је једноставно као само пријављивање на веб локацију. Међутим, такође смо покрили како се користи Јупитер Нотебоок, што би требало да вам пружи добру полазну тачку.
БЕРТ и ГПТ показују могућности вештачке интелигенције
БЕРТ и ГПТ модели обуке су јасни примери за шта је вештачка интелигенција способна. ЦхатГПТ је популарнији и већ је довео до неколико додатних апликација, као што је Ауто-ГПТ, које ометају ток посла и мењају функције посла.
Иако постоји скептицизам око усвајања АИ и шта то може значити за послове, потенцијал за добро такође постоји. Многе компаније као што су Гоогле и ОпенАИ већ раде на успостављању контрола и даљем регулисању АИ технологије, што би могло бити добро за будућност.
