GPT در مقابل BERT: تفاوت بین دو مدل زبان محبوب چیست؟

مطمئناً در مورد ChatGPT شنیده اید، اما در مورد BERT چطور؟

محبوبیت ChatGPT گواهی بر این است که پردازش زبان طبیعی (NLP) تا چه حد پیش رفته است. مدل‌های معماری ترانسفورماتور مانند GPT-3، GPT-4 و BERT قادر به مکالمه‌های انسان‌مانند هستند و حتی می‌توان از برخی برای نوشتن کدهای پیچیده استفاده کرد.

در حالی که GPT رهبر بازار است، BERT در واقع اولین مدل زبانی بود که در سال 2018 وارد صحنه شد. اما کدام یک بهتر است؟ و تفاوت بین GPT و BERT چیست؟

توضیح GPT-3 و GPT-4

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) یک مدل زبان اتورگرسیو است که توسط OpenAI در ژوئن 2020 راه اندازی شد. از معماری ترانسفورماتور با 175 میلیارد پارامتر استفاده می کند و آن را به یکی از بزرگترین مدل های زبانی تبدیل می کند که تا کنون ساخته شده است.

GPT-3 می تواند متن به زبان طبیعی تولید کند، همچنین به سؤالات پاسخ دهد، شعر بسازد و حتی مقالات کامل بنویسد. ChatGPT نمونه بارز هوش مصنوعی مولد است که توسط GPT طراحی شده است.

این یک تغییر دهنده بازی برای پردازش زبان طبیعی در نظر گرفته شده است و دارای طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی بالقوه از جمله چت بات ها، ترجمه زبان و ایجاد محتوا است.

GPT-4 جدیدترین و بزرگترین در سری مدل های GPT است و در صورت داشتن اشتراک ChatGPT Plus قابل دسترسی است. GPT-4 شش برابر بزرگتر از مدل GPT-3 است و حدود یک تریلیون پارامتر تخمین زده می شود که آن را بسیار دقیق تر می کند.

BERT چیست؟

BERT (بازنمودهای رمزگذار دوطرفه از ترانسفورماتورها) یک مدل نمایش زبان قبل از آموزش است که برنامه های NLP ایجاد شده توسط Google در سال 2018 را به خوبی تنظیم می کند. برخلاف سایر مدل های NLP که از جریان توجه یک طرفه استفاده می کنند، BERT از جریان دو طرفه استفاده می کند که به آن اجازه می دهد از زمینه استفاده کند. هر دو جهت در طول پردازش.

این به مدل اجازه می دهد تا معنای کلمات را در متن درک کند و به نوبه خود ساختارهای زبان را بهتر درک کند. با BERT، گوگل اکنون می تواند نتایج جستجوی دقیق تری را برای پرس و جوهای پیچیده ارائه دهد – به ویژه آنهایی که بر حروف اضافه مانند “برای”، “به” و “از” تکیه دارند.

تفاوت های اصلی بین GPT و BERT

اکنون که ایده مختصری در مورد GPT و BERT دارید، بیایید تفاوت های اصلی بین این دو مدل زبان را مورد بحث قرار دهیم.

معماری

معماری به لایه های متعددی اشاره دارد که یک مدل یادگیری ماشینی را تشکیل می دهند. GPT و BERT از مدل های مختلفی استفاده می کنند. BERT برای نمایش زمینه دو جهته طراحی شده است، به این معنی که متن را از چپ به راست و از راست به چپ پردازش می کند و به آن اجازه می دهد متن را از هر دو جهت ضبط کند.

در مقابل، انسان ها متن را از چپ به راست می خوانند (یا از راست به چپ، بسته به منطقه شما). BERT با استفاده از یک هدف مدل‌سازی زبان پوشانده آموزش داده می‌شود، جایی که برخی از کلمات در یک جمله پوشانده می‌شوند، و مدل وظیفه دارد کلمات گمشده را بر اساس زمینه اطراف پیش‌بینی کند.

این روش پیش‌آموزشی به BERT اجازه می‌دهد تا بازنمایی‌های زمینه‌ای عمیق را بیاموزد، و آن را برای وظایف NLP مانند تجزیه و تحلیل احساسات، پاسخ‌گویی به پرسش و شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده بسیار موثر می‌سازد.

در مقابل، GPT یک مدل اتورگرسیو است، به این معنی که متن را به صورت متوالی از چپ به راست تولید می‌کند و کلمه بعدی را در یک جمله بر اساس کلمات قبل از آن پیش‌بینی می‌کند.

GPT با استفاده از یک هدف مدل‌سازی زبان یک طرفه (علی) آموزش داده می‌شود، جایی که کلمه بعدی را با توجه به بافت کلمات قبلی پیش‌بینی می‌کند. این یکی از دلایل اصلی محبوبیت GPT برای تولید محتوا است.

داده های آموزشی

BERT و GPT در انواع داده های آموزشی که استفاده می کنند متفاوت هستند. BERT با استفاده از یک مدل زبان نقاب‌دار آموزش داده می‌شود، به این معنی که کلمات خاصی پوشانده شده‌اند، و الگوریتم باید پیش‌بینی کند که احتمالاً کلمه بعدی چیست. این به آموزش مدل کمک می کند و آن را از نظر زمینه ای دقیق تر می کند.

مانند GPT، BERT بر روی مجموعه متنی در مقیاس بزرگ آموزش داده می شود. نسخه اصلی در ویکی‌پدیا انگلیسی و BooksCorpus، مجموعه‌ای از مجموعه‌ای حاوی تقریباً 11000 کتاب منتشر نشده، که حدود 800 میلیون کلمه را شامل می‌شود، از ژانرهای مختلف مانند داستان، علمی و محاسباتی آموزش داده شد.

BERT را می توان بر روی مدل های مختلف زبان از قبل آموزش داد، که همانطور که در بالا ذکر شد، به آن اجازه می دهد برای برنامه های خاص آموزش داده شود، با گزینه اضافه شده برای تنظیم دقیق این مدل از پیش آموزش دیده.

برعکس، GPT-3 بر روی مجموعه داده WebText، مجموعه‌ای در مقیاس بزرگ شامل صفحات وب از منابعی مانند ویکی‌پدیا، کتاب‌ها و مقالات آموزش داده شد. همچنین شامل متنی از Common Crawl، یک بایگانی عمومی از محتوای وب است. و همچنین می توان آن را برای اهداف خاص تنظیم کرد.

در مورد GPT-4، اطلاعات داده های آموزشی کمی کمیاب است، اما کاملاً محتمل است که GPT-4 بر روی مجموعه داده های متنوع مشابهی آموزش داده شده باشد، به طور بالقوه شامل منابع جدیدتر و حتی حجم بیشتری از داده ها برای بهبود درک خود از زبان طبیعی و توانایی آن برای ایجاد پاسخ های مرتبط با زمینه.

موارد استفاده

در حالی که هر دو مدل NLP بسیار متنوع هستند، تفاوت‌های معماری آن‌ها را از چند جهت متمایز می‌کند. به عنوان مثال، BERT برای موارد استفاده زیر بسیار توانمندتر است:

1. تجزیه و تحلیل احساسات: BERT می تواند احساسات کلی یک متن داده شده را بهتر درک کند زیرا کلمات را در هر جهت تجزیه و تحلیل می کند.
2. شناسایی نهاد نامگذاری شده: BERT قادر است موجودیت های مختلف را در یک متن خاص از جمله مکان ها، افراد یا سازمان ها شناسایی کند.
3. پاسخگویی به سؤالات: BERT به دلیل توانایی درک مطلب برتر، توانایی بیشتری در استخراج اطلاعات از متن و پاسخگویی دقیق به سؤالات دارد.

مدل یادگیری GPT نیز ساده نیست. در حالی که تجزیه و تحلیل احساسات ممکن است نقطه قوت آن نباشد، GPT در چندین برنامه دیگر برتر است:

1. ایجاد محتوا: اگر از ChatGPT استفاده کرده اید، احتمالاً قبلاً در مورد این موضوع می دانید. وقتی صحبت از تولید محتوا می شود، GPT از اکثر مدل های دیگر پیشی می گیرد. فقط یک درخواست بنویسید و پاسخی کاملاً منسجم (البته نه همیشه دقیق) ایجاد می کند.
2. خلاصه کردن متن: کافی است یک بلوک بزرگ از متن را در ChatGPT کپی پیست کنید و از آن بخواهید آن را خلاصه کند. این می تواند متن را خلاصه کند و در عین حال اطلاعات اصلی را حفظ کند.
3. ترجمه ماشینی: GPT را می توان برای ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر تنظیم کرد، به لطف توانایی آن در تولید متن بر اساس زمینه.

قابلیت استفاده

برخلاف ChatGPT که به هر کسی اجازه می‌دهد از مدل GPT استفاده کند، BERT به راحتی در دسترس نیست. ابتدا باید Jupyter Notebook را برای BERT دانلود کنید و سپس یک محیط توسعه را با استفاده از Google Colab یا TensorFlow تنظیم کنید.

اگر نمی‌خواهید نگران استفاده از نوت‌بوک Jupyter باشید یا آنقدر فنی نیستید، می‌توانید از ChatGPT استفاده کنید، که به سادگی ورود به یک وب‌سایت است. با این حال، ما همچنین نحوه استفاده از نوت بوک Jupyter را پوشش داده ایم، که باید نقطه شروع خوبی برای شما باشد.

BERT و GPT قابلیت های هوش مصنوعی را نشان می دهند

مدل‌های آموزشی BERT و GPT نمونه‌های واضحی از توانایی‌های هوش مصنوعی هستند. ChatGPT محبوب تر است و قبلاً چندین برنامه اضافی مانند Auto-GPT ایجاد کرده است که جریان کار را مختل می کند و عملکردهای شغلی را تغییر می دهد.

در حالی که در مورد پذیرش هوش مصنوعی و معنای آن برای مشاغل تردید وجود دارد، پتانسیل خوبی نیز وجود دارد. بسیاری از شرکت‌ها مانند گوگل و OpenAI در حال حاضر برای ایجاد کنترل‌ها و تنظیم بیشتر فناوری هوش مصنوعی کار می‌کنند که می‌تواند نویدبخش آینده خوبی باشد.

منبع مقاله