ChatGPT'nin popülaritesi, doğal dil işlemenin (NLP) ne kadar ilerlediğinin bir kanıtıdır. GPT-3, GPT-4 ve BERT gibi transformatör mimarisi modelleri, insan benzeri konuşmalar yapabilir ve hatta bazıları karmaşık kod yazmak için bile kullanılabilir.

GPT pazar lideri olsa da, BERT aslında 2018'de sahneye çıkan ilk dil modeliydi. Ama hangisi daha iyi? Ve GPT ile BERT arasındaki fark nedir?

GPT-3 ve GPT-4'ün açıklanması

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), OpenAI tarafından Haziran 2020'de başlatılan bir otoregresif dil modelidir. 175 milyar parametreli bir transformatör mimarisi kullanır, bu da onu şimdiye kadar yapılmış en büyük dil modellerinden biri yapar.

GPT-3, doğal dilde metin oluşturmanın yanı sıra soruları yanıtlayabilir, şiir yazabilir ve hatta eksiksiz makaleler yazabilir. ChatGPT, üretken yapay zekanın en iyi örneğidir GPT tarafından desteklenmektedir.

Doğal dil işlemede oyunun kurallarını değiştiren bir araç olarak kabul edildi ve sohbet botları, dil çevirisi ve içerik oluşturma dahil olmak üzere çok çeşitli potansiyel uygulamalara sahip.

instagram viewer

GPT-4, bir dizi GPT modelinin en yenisi ve en büyüğüdür ve şu durumlarda erişilebilir: ChatGPT Plus aboneliğine sahip olmak. GPT-4, GPT-3 modelinden altı kat daha büyüktür ve tahmini bir trilyon parametresi ile onu çok daha doğru hale getirir.

BERT Nedir?

BERT (Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri), Google tarafından 2018'de oluşturulan NLP uygulamalarında ince ayar yapan bir eğitim öncesi dil temsili modelidir. Tek yönlü dikkat akışını kullanan diğer NLP modellerinden farklı olarak BERT, işlem sırasında her iki yönden bağlamı kullanmasına izin veren çift yönlü akış kullanır.

Bu, modelin bağlam içindeki kelimelerin anlamını anlamasına ve dolayısıyla dil yapılarını daha iyi kavramasına olanak tanır. BERT ile Google, özellikle "for", "to" ve "from" gibi edatlara dayanan karmaşık sorgular için artık daha doğru arama sonuçları sağlayabilir.

GPT ve BERT Arasındaki Temel Farklar

Artık GPT ve BERT hakkında kısa bir fikriniz olduğuna göre, bu iki dil modeli arasındaki temel farkları tartışalım.

Mimari

Mimari, bir makine öğrenimi modeli oluşturan çok sayıda katmanı ifade eder. GPT ve BERT farklı modeller kullanır. BERT, metni hem soldan sağa hem de sağdan sola işleyerek her iki yönden de bağlamı yakalamasına izin veren çift yönlü bağlam temsili için tasarlanmıştır.

Buna karşılık, insanlar metni soldan sağa (veya bulunduğunuz yere bağlı olarak sağdan sola) okur. BERT, bir cümledeki bazı kelimelerin maskelendiği ve modelin, çevreleyen bağlama dayalı olarak eksik kelimeleri tahmin etmekle görevlendirildiği, maskelenmiş bir dil modelleme hedefi kullanılarak eğitilmiştir.

Bu ön eğitim yöntemi, BERT'nin derin bağlamsal temsilleri öğrenmesine olanak tanıyarak duygu analizi, soru yanıtlama ve adlandırılmış varlık tanıma gibi NLP görevleri için oldukça etkili hale getirir.

Bunun aksine, GPT otoregresif bir modeldir, yani soldan sağa sıralı bir şekilde metin üretir ve kendisinden önce gelen kelimelere dayalı olarak bir cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin eder.

GPT, önceki kelimelerin bağlamı verildiğinde bir sonraki kelimeyi tahmin ettiği tek yönlü (nedensel) bir dil modelleme hedefi kullanılarak eğitilir. GPT'nin içerik üretimi için bu kadar popüler olmasının ana nedenlerinden biri de budur.

Eğitim verileri

BERT ve GPT, kullandıkları eğitim verisi türlerinde farklılık gösterir. BERT, maskeli bir dil modeli kullanılarak eğitilir, yani belirli kelimeler maskelenir ve algoritmanın bir sonraki kelimenin ne olabileceğini tahmin etmesi gerekir. Bu, modeli eğitmeye yardımcı olur ve onu bağlamsal olarak daha doğru hale getirir.

GPT gibi, BERT de büyük ölçekli bir metin külliyatı üzerinde eğitilmiştir. Orijinal, yaklaşık 11.000 veri içeren bir veri seti olan İngilizce Wikipedia ve BooksCorpus'ta eğitildi. kurgu, bilim ve edebiyat gibi çeşitli türlerden yaklaşık 800 milyon kelimelik yayınlanmamış kitaplar bilgi işlem.

BERT, yukarıda bahsedildiği gibi, bu önceden eğitilmiş modele ince ayar yapma seçeneği eklenerek belirli uygulamalar için eğitilmesine izin veren farklı dil modellerinde önceden eğitilebilir.

Tersine, GPT-3, Wikipedia, kitaplar ve makaleler gibi kaynaklardan web sayfalarını içeren büyük ölçekli bir külliyat olan WebText veri kümesi üzerinde eğitildi. Ayrıca, halka açık bir web içeriği arşivi olan Common Crawl'dan metin içerir. Ayrıca belirli amaçlar için ince ayar yapılabilir.

GPT-4'e gelince, eğitim verisi bilgisi biraz azdır, ancak GPT-4'ün potansiyel olarak benzer şekilde farklı bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş olması muhtemeldir. doğal dil anlayışını ve bağlamsal olarak alakalı oluşturma yeteneğini geliştirmek için daha yeni kaynaklar ve daha da büyük miktarda veri içerir. tepkiler.

Kullanım Örnekleri

Her ikisi de oldukça çok yönlü NLP modelleri olsa da, mimari farklılıkları onları birkaç yönden ayırır. Örneğin, BERT aşağıdaki kullanım durumları için çok daha yeteneklidir:

  1. Duygu Analizi: BERT, kelimeleri her iki yönde de analiz ettiğinden, belirli bir metnin genel duygusunu daha iyi anlayabilir.
  2. Adlandırılmış Varlık Tanıma: BERT, konumlar, kişiler veya kuruluşlar dahil olmak üzere belirli bir metin parçasındaki farklı varlıkları tanıma yeteneğine sahiptir.
  3. Soruları Cevaplamak: Üstün anlama yetenekleri nedeniyle BERT, metinden bilgi çıkarma ve soruları doğru yanıtlama konusunda daha yeteneklidir.

GPT öğrenme modeli de beceriksiz değil. Duyarlılık analizi onun uzmanlık alanı olmasa da, GPT diğer birçok uygulamada üstündür:

  1. İçerik yaratımı: ChatGPT kullandıysanız, muhtemelen bunu zaten biliyorsunuzdur. İçerik oluşturma söz konusu olduğunda, GPT diğer birçok modeli zekasıyla geride bırakır. Sadece bir bilgi istemi yazın ve mükemmel şekilde tutarlı (her zaman doğru olmasa da) bir yanıt ortaya çıkaracaktır.
  2. Metni Özetleme: ChatGPT'de büyük bir metin bloğunu kopyalayıp yapıştırmanız ve ondan bunu özetlemesini istemeniz yeterlidir. Temel bilgileri korurken metni özetleme yeteneğine sahiptir.
  3. Makine çevirisi: Bağlama dayalı metin oluşturma yeteneği sayesinde, GPT'de bir dilden diğerine metin çevirmek için ince ayar yapılabilir.

kullanılabilirlik

Herkesin GPT modelinden yararlanmasına izin veren ChatGPT'den farklı olarak, BERT o kadar hazır değildir. İlk önce, orijinal olarak yayınlananı indirmeniz gerekecek. Jüpyter Defter BERT için ve ardından Google Colab veya TensorFlow kullanarak bir geliştirme ortamı kurun.

kullanma konusunda endişelenmek istemiyorsanız, Jüpyter Defter veya o kadar teknik değilseniz, bir web sitesinde oturum açmak kadar basit olan ChatGPT'yi kullanmayı düşünebilirsiniz. Ancak, biz de ele aldık Jupyter Notebook nasıl kullanılır?, bu size iyi bir başlangıç ​​noktası sağlamalıdır.

BERT ve GPT, Yapay Zekanın Yeteneklerini Gösterir

BERT ve GPT eğitim modelleri, yapay zekanın neler yapabileceğinin açık örnekleridir. ChatGPT daha popülerdir ve Auto-GPT gibi iş akışlarını kesintiye uğratan ve iş işlevlerini değiştiren birçok ek uygulamanın ortaya çıkmasına neden olmuştur.

Yapay zekanın benimsenmesi ve bunun işler için ne anlama geldiği konusunda şüpheler olsa da, iyilik potansiyeli de var. Google ve OpenAI gibi birçok şirket, gelecek için iyiye işaret olabilecek kontroller oluşturmak ve AI teknolojisini daha fazla düzenlemek için zaten çalışıyor.