De populariteit van ChatGPT is een bewijs van hoe ver natuurlijke taalverwerking (NLP) is gekomen. Transformer-architectuurmodellen zoals GPT-3, GPT-4 en BERT zijn in staat tot mensachtige gesprekken, en sommige kunnen zelfs worden gebruikt om complexe code te schrijven.

Hoewel GPT de marktleider is, was BERT eigenlijk het eerste taalmodel dat in 2018 op de markt kwam. Maar welke is beter? En wat is het verschil tussen GPT en BERT?

Uitleg over GPT-3 en GPT-4

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) is een autoregressief taalmodel dat in juni 2020 door OpenAI is gelanceerd. Het maakt gebruik van een transformatorarchitectuur met 175 miljard parameters, waardoor het een van de grootste taalmodellen ooit is gemaakt.

GPT-3 kan tekst in natuurlijke taal genereren, maar ook vragen beantwoorden, poëzie schrijven en zelfs volledige artikelen schrijven. ChatGPT is een goed voorbeeld van generatieve AI mogelijk gemaakt door GPT.

Het wordt beschouwd als een game-changer voor natuurlijke taalverwerking en het heeft een breed scala aan potentiële toepassingen, waaronder chatbots, taalvertaling en het maken van inhoud.

instagram viewer

GPT-4 is de nieuwste en grootste in een reeks GPT-modellen en is toegankelijk als u een ChatGPT Plus-abonnement hebt. GPT-4 is zes keer groter dan het GPT-3-model, met naar schatting een biljoen parameters, waardoor het veel nauwkeuriger is.

Wat is BERT?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is een pre-training taalrepresentatiemodel dat NLP-applicaties verfijnt die in 2018 door Google zijn gemaakt. In tegenstelling tot andere NLP-modellen die unidirectionele aandachtsstroom gebruiken, gebruikt BERT bidirectionele flow, waardoor het tijdens de verwerking context uit beide richtingen kan gebruiken.

Hierdoor kan het model de betekenis van woorden in context begrijpen en op zijn beurt taalstructuren beter begrijpen. Met BERT kan Google nu nauwkeurigere zoekresultaten leveren voor complexe zoekopdrachten, met name zoekopdrachten die afhankelijk zijn van voorzetsels zoals 'voor', 'naar' en 'van'.

De belangrijkste verschillen tussen GPT en BERT

Nu je een kort idee hebt over GPT en BERT, gaan we de belangrijkste verschillen tussen deze twee taalmodellen bespreken.

Architectuur

Architectuur verwijst naar de vele lagen die een machine learning-model vormen. GPT en BERT gebruiken verschillende modellen. BERT is ontworpen voor bidirectionele contextrepresentatie, wat inhoudt dat tekst zowel van links naar rechts als van rechts naar links wordt verwerkt, waardoor de context vanuit beide richtingen kan worden vastgelegd.

Mensen lezen daarentegen tekst van links naar rechts (of van rechts naar links, afhankelijk van uw locatie). BERT is getraind met behulp van een gemaskeerd taalmodelleringsdoel, waarbij sommige woorden in een zin worden gemaskeerd, en het model heeft als taak de ontbrekende woorden te voorspellen op basis van de omringende context.

Deze pre-trainingsmethode stelt BERT in staat om diep gecontextualiseerde representaties te leren, waardoor het zeer effectief is voor NLP-taken zoals sentimentanalyse, het beantwoorden van vragen en het herkennen van benoemde entiteiten.

GPT daarentegen is een autoregressief model, wat betekent dat het tekst opeenvolgend van links naar rechts genereert en het volgende woord in een zin voorspelt op basis van de woorden die eraan voorafgingen.

GPT wordt getraind met behulp van een unidirectionele (causale) taalmodelleringsdoelstelling, waarbij het volgende woord wordt voorspeld op basis van de context van voorgaande woorden. Dat is een van de belangrijkste redenen waarom GPT zo populair is voor het genereren van inhoud.

Trainingsdata

BERT en GPT verschillen in de soorten trainingsgegevens die ze gebruiken. BERT wordt getraind met behulp van een gemaskeerd taalmodel, wat betekent dat bepaalde woorden worden gemaskeerd en dat het algoritme moet voorspellen wat het volgende woord waarschijnlijk zal zijn. Dit helpt het model te trainen en maakt het contextueel nauwkeuriger.

Net als GPT wordt BERT getraind op een grootschalig tekstcorpus. Het origineel is getraind op de Engelse Wikipedia en BooksCorpus, een dataset met ongeveer 11.000 ongepubliceerde boeken, wat neerkomt op ongeveer 800 miljoen woorden, uit verschillende genres zoals fictie, wetenschap en computeren.

BERT kan vooraf worden getraind op verschillende taalmodellen, waardoor het, zoals hierboven vermeld, kan worden getraind voor specifieke toepassingen, met de toegevoegde optie om dit vooraf getrainde model te verfijnen.

Omgekeerd werd GPT-3 getraind op de WebText-dataset, een grootschalig corpus met webpagina's van bronnen zoals Wikipedia, boeken en artikelen. Het bevat ook tekst van Common Crawl, een openbaar beschikbaar archief van webinhoud. En het kan ook worden verfijnd voor specifieke doeleinden.

Wat GPT-4 betreft, informatie over trainingsgegevens is een beetje schaars, maar het is vrij waarschijnlijk dat de GPT-4 is getraind op een vergelijkbare diverse dataset, mogelijk inclusief nieuwere bronnen en een nog grotere hoeveelheid gegevens om het begrip van natuurlijke taal en het vermogen om contextueel relevante informatie te genereren te verbeteren reacties.

Gebruik gevallen

Hoewel beide zeer veelzijdige NLP-modellen zijn, onderscheiden ze zich door hun architecturale verschillen op een aantal manieren. BERT is bijvoorbeeld veel beter in staat voor de volgende use-cases:

  1. Sentiment analyse: BERT kan het algehele sentiment van een bepaalde tekst beter begrijpen, aangezien het woorden in beide richtingen analyseert.
  2. Erkenning van benoemde entiteiten: BERT is in staat om verschillende entiteiten in een specifiek stuk tekst te herkennen, waaronder locaties, mensen of organisaties.
  3. Vragen beantwoorden: Vanwege zijn superieure begripsvermogen is BERT beter in staat om informatie uit tekst te extraheren en vragen nauwkeurig te beantwoorden.

Het GPT-leermodel is ook geen flauw idee. Hoewel sentimentanalyse misschien niet zijn sterkste punt is, blinkt GPT uit in verschillende andere toepassingen:

  1. Content creatie: Als je ChatGPT hebt gebruikt, weet je dit waarschijnlijk al. Als het gaat om het maken van inhoud, is GPT de meeste andere modellen te slim af. Schrijf gewoon een prompt en het zal een perfect coherent (hoewel niet altijd nauwkeurig) antwoord opleveren.
  2. Samenvattende tekst: Kopieer en plak gewoon een groot stuk tekst in ChatGPT en vraag het om het samen te vatten. Het is in staat om tekst samen te vatten met behoud van de kerninformatie.
  3. Machine vertaling: GPT kan worden verfijnd voor het vertalen van tekst van de ene taal naar de andere, dankzij de mogelijkheid om tekst te genereren op basis van context.

Bruikbaarheid

In tegenstelling tot ChatGPT, waarmee iedereen het GPT-model kan gebruiken, is BERT niet zo direct beschikbaar. Eerst moet u het oorspronkelijk gepubliceerde downloaden Jupyter-notitieboekje voor BERT en vervolgens een ontwikkelomgeving opzetten met Google Colab of TensorFlow.

Als u zich geen zorgen wilt maken over het gebruik van een Jupyter-notitieboekje of niet zo technisch bent, kunt u overwegen om ChatGPT te gebruiken, wat net zo eenvoudig is als inloggen op een website. We hebben echter ook gedekt hoe Jupyter Notebook te gebruiken, wat je een goed startpunt zou moeten geven.

BERT en GPT tonen de mogelijkheden van AI

BERT- en GPT-trainingsmodellen zijn duidelijke voorbeelden van waar kunstmatige intelligentie toe in staat is. ChatGPT is populairder en heeft al geresulteerd in verschillende aanvullende toepassingen, zoals Auto-GPT, die workflows verstoren en taakfuncties veranderen.

Hoewel er scepsis bestaat over de acceptatie van AI en wat het kan betekenen voor banen, is er ook potentieel voor het goede. Veel bedrijven zoals Google en OpenAI werken al aan controles en verdere regulering van AI-technologie, wat een goed voorteken kan zijn voor de toekomst.