Die Popularität von ChatGPT ist ein Beweis dafür, wie weit die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) fortgeschritten ist. Transformer-Architekturmodelle wie GPT-3, GPT-4 und BERT sind in der Lage, menschenähnliche Gespräche zu führen, und einige können sogar zum Schreiben von komplexem Code verwendet werden.
Während GPT Marktführer ist, war BERT tatsächlich das erste Sprachmodell, das 2018 auf den Markt kam. Aber welcher ist besser? Und was ist der Unterschied zwischen GPT und BERT?
Erklärung von GPT-3 und GPT-4
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ist ein autoregressives Sprachmodell, das im Juni 2020 von OpenAI eingeführt wurde. Es verwendet eine Transformer-Architektur mit 175 Milliarden Parametern, was es zu einem der größten Sprachmodelle macht, die jemals konstruiert wurden.
GPT-3 kann Text in natürlicher Sprache generieren, Fragen beantworten, Gedichte verfassen und sogar vollständige Artikel schreiben. ChatGPT ist ein Paradebeispiel für generative KI betrieben von GPT.
Es gilt als bahnbrechend für die Verarbeitung natürlicher Sprache und hat eine breite Palette potenzieller Anwendungen, darunter Chatbots, Sprachübersetzung und Inhaltserstellung.
GPT-4 ist das neueste und größte in einer Reihe von GPT-Modellen und ist für Sie zugänglich ein ChatGPT Plus-Abonnement haben. GPT-4 ist sechsmal größer als das GPT-3-Modell, mit geschätzten einer Billion Parametern, was es viel genauer macht.
Was ist BERT?
Bert (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein Sprachdarstellungsmodell vor dem Training, das NLP-Anwendungen optimiert, die 2018 von Google erstellt wurden. Im Gegensatz zu anderen NLP-Modellen, die einen unidirektionalen Aufmerksamkeitsfluss verwenden, verwendet BERT einen bidirektionalen Fluss, der es ihm ermöglicht, Kontext aus beiden Richtungen während der Verarbeitung zu verwenden.
Dies ermöglicht dem Modell, die Bedeutung von Wörtern im Kontext zu verstehen und wiederum Sprachstrukturen besser zu verstehen. Mit BERT kann Google jetzt genauere Suchergebnisse für komplexe Suchanfragen liefern – insbesondere solche, die auf Präpositionen wie „for“, „to“ und „from“ beruhen.
Die Hauptunterschiede zwischen GPT und BERT
Nachdem Sie nun eine kurze Vorstellung von GPT und BERT haben, wollen wir die Hauptunterschiede zwischen diesen beiden Sprachmodellen besprechen.
Die Architektur
Architektur bezieht sich auf die zahlreichen Schichten, die ein maschinelles Lernmodell bilden. GPT und BERT verwenden unterschiedliche Modelle. BERT ist für die bidirektionale Kontextdarstellung ausgelegt, d. h. es verarbeitet Text sowohl von links nach rechts als auch von rechts nach links und kann so den Kontext aus beiden Richtungen erfassen.
Im Gegensatz dazu lesen Menschen Text von links nach rechts (oder von rechts nach links, je nach Gebietsschema). BERT wird mit einem maskierten Sprachmodellierungsziel trainiert, bei dem einige Wörter in einem Satz maskiert werden und das Modell die Aufgabe hat, die fehlenden Wörter basierend auf dem umgebenden Kontext vorherzusagen.
Diese Vortrainingsmethode ermöglicht es BERT, tief kontextualisierte Darstellungen zu lernen, was es für NLP-Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Fragenbeantwortung und Erkennung benannter Entitäten äußerst effektiv macht.
Im Gegensatz dazu ist GPT ein autoregressives Modell, d. h. es generiert Text sequentiell von links nach rechts und sagt das nächste Wort in einem Satz basierend auf den vorangegangenen Wörtern voraus.
GPT wird unter Verwendung eines unidirektionalen (kausalen) Sprachmodellierungsziels trainiert, bei dem es das nächste Wort im Kontext vorheriger Wörter vorhersagt. Das ist einer der Hauptgründe, warum GPT für die Generierung von Inhalten so beliebt ist.
Trainingsdaten
BERT und GPT unterscheiden sich in der Art der verwendeten Trainingsdaten. BERT wird mit einem maskierten Sprachmodell trainiert, was bedeutet, dass bestimmte Wörter maskiert sind und der Algorithmus vorhersagen muss, was das nächste Wort wahrscheinlich sein wird. Dies hilft beim Trainieren des Modells und macht es kontextuell genauer.
Wie GPT wird BERT auf einem umfangreichen Textkorpus trainiert. Das Original wurde auf der englischen Wikipedia und BooksCorpus trainiert, einem Datensatz mit ungefähr 11.000 unveröffentlichte Bücher, die etwa 800 Millionen Wörter umfassen, aus verschiedenen Genres wie Belletristik, Wissenschaft und rechnen.
BERT kann auf verschiedenen Sprachmodellen vortrainiert werden, wodurch es, wie oben erwähnt, für spezifische Anwendungen trainiert werden kann, mit der zusätzlichen Option, dieses vortrainierte Modell zu verfeinern.
Umgekehrt wurde GPT-3 mit dem WebText-Datensatz trainiert, einem umfangreichen Korpus, der Webseiten aus Quellen wie Wikipedia, Büchern und Artikeln enthält. Es enthält auch Text aus Common Crawl, einem öffentlich zugänglichen Archiv von Webinhalten. Und es kann auch für bestimmte Zwecke fein abgestimmt werden.
Was GPT-4 angeht, sind die Trainingsdateninformationen etwas spärlich, aber es ist sehr wahrscheinlich, dass das GPT-4 möglicherweise auf einem ähnlich vielfältigen Datensatz trainiert wird einschließlich neuerer Quellen und eines noch größeren Datenvolumens, um das Verständnis natürlicher Sprache und die Fähigkeit, Kontextrelevantes zu generieren, zu verbessern Antworten.
Anwendungsfälle
Obwohl beide äußerst vielseitige NLP-Modelle sind, unterscheiden sie sich durch ihre architektonischen Unterschiede in einigen Punkten. Beispielsweise ist BERT für die folgenden Anwendungsfälle weitaus besser geeignet:
- Stimmungsanalyse: BERT kann die Gesamtstimmung eines bestimmten Textes besser verstehen, da es Wörter in beide Richtungen analysiert.
- Erkennung benannter Entitäten: BERT ist in der Lage, verschiedene Entitäten in einem bestimmten Textstück zu erkennen, einschließlich Orten, Personen oder Organisationen.
- Fragen beantworten: Aufgrund seiner überlegenen Verständnisfähigkeiten ist BERT besser in der Lage, Informationen aus Texten zu extrahieren und Fragen genau zu beantworten.
Auch das GPT-Lernmodell ist kein Problem. Während die Stimmungsanalyse vielleicht nicht seine Stärke ist, zeichnet sich GPT in mehreren anderen Anwendungen aus:
- Inhaltserstellung: Wenn Sie ChatGPT verwendet haben, wissen Sie wahrscheinlich bereits davon. Wenn es um die Erstellung von Inhalten geht, überlistet GPT die meisten anderen Modelle. Schreiben Sie einfach eine Eingabeaufforderung, und Sie erhalten eine perfekt kohärente (wenn auch nicht immer genaue) Antwort.
- Zusammenfassender Text: Kopieren Sie einfach einen großen Textblock in ChatGPT und bitten Sie ihn, ihn zusammenzufassen. Es ist in der Lage, Text zusammenzufassen, während die Kerninformationen erhalten bleiben.
- Maschinenübersetzung: GPT kann für die Übersetzung von Text von einer Sprache in eine andere fein abgestimmt werden, dank seiner Fähigkeit, Text basierend auf dem Kontext zu generieren.
Benutzerfreundlichkeit
Im Gegensatz zu ChatGPT, mit dem jeder das GPT-Modell nutzen kann, ist BERT nicht so leicht verfügbar. Zuerst müssen Sie die ursprünglich veröffentlichte herunterladen Jupyter-Notizbuch für BERT und richten dann eine Entwicklungsumgebung mit Google Colab oder TensorFlow ein.
Wenn Sie sich keine Gedanken über die Verwendung von a machen möchten Jupyter-Notizbuch oder nicht so technisch sind, könnten Sie die Verwendung von ChatGPT in Betracht ziehen, was so einfach ist, wie sich einfach bei einer Website anzumelden. Wir haben jedoch auch abgedeckt wie man Jupyter Notebook verwendet, was Ihnen einen guten Ausgangspunkt bieten sollte.
BERT und GPT zeigen die Fähigkeiten von KI
BERT- und GPT-Trainingsmodelle sind klare Beispiele dafür, wozu künstliche Intelligenz in der Lage ist. ChatGPT ist beliebter und hat bereits zu mehreren zusätzlichen Anwendungen geführt, wie z. B. Auto-GPT, die Arbeitsabläufe stören und Jobfunktionen verändern.
Während es Skepsis in Bezug auf die Einführung von KI und deren Bedeutung für Arbeitsplätze gibt, ist auch das Potenzial für Gutes vorhanden. Viele Unternehmen wie Google und OpenAI arbeiten bereits daran, Kontrollen zu etablieren und die KI-Technologie weiter zu regulieren, was Gutes für die Zukunft verheißen könnte.
