В области обработки естественного языка в последние годы широкое внимание привлекли BERT и GPT. наязыковая модель。особенно вGPT3.5доработано на основеchatGPT,Продолжайте оставаться вне круга и популярными. Популярность ChatGPT показывает, что предварительно обученные языковые модели имеют огромный потенциал в области обработки естественного языка.,Значительный прогресс был достигнут в улучшении понимания естественного языка и возможностей генерации. Это может привести к увеличению числа применений и более широкому признанию.

И BERT, и GPT также основаны на идее предварительной подготовки языковых моделей и представляют собой высокоэффективные языковые модели, полученные в результате большого объема корпусного обучения. Чтобы помочь каждому лучше понять и выбрать различные технологии и модели, в этой статье основное внимание будет уделено сравнению различий между двумя языковыми моделями, BERT и GPT, чтобы обеспечить каждому полное понимание.

Краткий обзор BERT и GPT

BERT и GPT в последние годы стали очень важными моделями в области обработки естественного языка. Они представляют собой развитие современной технологии НЛП.

BERT (Представления двунаправленного кодировщика от Transformers: технология представления двунаправленного кодировщика на основе Transformer) демонстрирует большой потенциал предварительно обученных языковых моделей для задач понимания естественного языка. Он добился прорывного прогресса во многих задачах и стал ведущим игроком в области понимания естественного языка. Базовая модель.

GPT (Генераторный преобразователь предварительного обучения: технология предварительного обучения генерации на основе преобразователя) демонстрирует потенциал предварительно обученных языковых моделей в задачах генерации языка. Он широко используется в различных задачах генерации текста, таких как автозаполнение текста, генерация диалогов, реферирование статей и т. д.

Следует отметить, что эти две модели — не единственные важные модели в области НЛП. В последние годы было предложено и также широко используется множество других моделей и методов.

BERT

BERT, что означает «Представления двунаправленного кодировщика от Transformers», представляет собой предварительно обученную языковую модель, предложенную командой Google AI Language в 2018 году. BERT предлагается на основе идей сетевой архитектуры Transformer и предварительно обученной языковой модели. Он может достичь современного уровня при решении различных языковых задач.

Процесс обучения BERT разделен на две части: предварительное обучение и тонкая настройка.

Предварительное обучение — это фундаментальная часть модели BERT, которая предполагает использование больших объемов текста для обучения языковой модели. На этапе предварительного обучения модель BERT изучает большой объем языковых знаний, таких как словарный запас, грамматика, структура предложений и т. д. Цель предварительного обучения — предоставить модели BERT достаточные языковые возможности для решения различных задач на естественном языке.

Процесс тонкой настройки основан на предварительно обученной модели и использует меньшие помеченные данные для настройки параметров модели. Это может сделать модель более подходящей для конкретной задачи. Большинству компаний, использующих технологию BERT для оснащения возможностями НЛП, необходимо лишь произвести тонкую настройку, чтобы сделать модель более подходящей для конкретных задач без повторного обучения. Процесс предварительного обучения требует много вычислительных ресурсов и времени, поэтому тонкая настройка является более эффективным и экономичным способом.

BERT в основном используется для понимания естественного языка. Конкретные приложения следующие:

• Системы вопросов и ответов: BERT можно использовать в системах вопросов и ответов для понимания вопросов и генерации ответов.
• Сравнение сходства предложений: BERT можно использовать для сравнения сходства двух предложений.
• Классификация текста: BERT можно использовать для классификации текста.
• Анализ тональности: BERT можно использовать для анализа тональности текста.
• Распознавание именованных объектов: BERT можно использовать для идентификации именованных объектов в тексте.

GPT

GPT (Generative Pre-trained Transformer) — языковая модель, предложенная исследовательской группой OpenAI в 2018 году. Он возник в результате улучшения и обновления традиционных предварительно обученных языковых моделей (таких как ELMO и ULMFit), принял архитектуру Transformer и обеспечил понимание и генерацию языка посредством предварительного обучения + тонкой настройки.

Источником данных для предварительного обучения GPT является большой объем текстовых данных в Интернете, например, Википедия, новостные статьи и т. д. Модель сначала изучает базовые языковые знания и структуры, а затем настраивает их для конкретных задач. В процессе тонкой настройки модель изучает соответствующие знания, основанные на потребностях конкретной задачи.

GPT может выполнять различные задачи по обработке естественного языка и особенно хорош в создании текста. Он может генерировать различные типы текста, такие как статьи, стихи, разговоры и т. д. Его основные конкретные применения заключаются в следующем:

• Генерация текста: GPT можно использовать для генерации текста.
• Автозаполнение текста: GPT можно использовать для автозаполнения текста, введенного пользователем.
• Языковой перевод: GPT можно использовать для создания переведенного текста.
• Генерация разговоров: GPT можно использовать для создания разговоров.
• Создание аннотаций: GPT можно использовать для создания аннотаций статей.

Основные различия между BERT и GPT

Судя по приведенному выше введению, и BERT, и GPT представляют собой модели предварительного обучения, основанные на Transformer, и обе включают в себя процесс предварительного обучения и тонкой настройки. Может применяться для решения различных задач НЛП. Но на самом деле у них есть множество отличий, на которые нужно обращать внимание при выборе.

Обучение GPT имеет следующие отличия от BERT:

• GPT использует модель трансформатора, а BERT использует модель двустороннего трансформатора.
• Источником данных для предварительного обучения GPT является большой объем текстовых данных из Интернета, а источником данных для предварительного обучения BERT являются два крупных корпуса, включая Wikipedia и BooksCorpus.
• В процессе предварительного обучения GPT используется метод языковой модели, то есть языковая модель изучается путем прогнозирования следующего слова, тогда как в процессе предварительного обучения BERT используется метод двунаправленного прогнозирования, то есть изучается языковая модель. предсказывая пропущенные слова в предложении.
• При точной настройке GPT необходимо указать задачи модели языка ввода и вывода, а при точной настройке BERT его можно применять к различным задачам, таким как классификация текста, распознавание именованных объектов и т. д.

Существуют очевидные различия между GPT и BERT в сценариях использования:

• GPT в основном используется для задач генерации естественного языка, таких как автоматическое завершение текста, системы вопросов и ответов, перевод текста и т. д. Он может генерировать осмысленный текст на основе заданного текстового контекста и способен создавать связный текст на человеческом уровне.
• BERT в основном используется для задач понимания естественного языка, таких как ответы на вопросы, классификация текста, анализ взаимосвязей предложений и т. д. Он понимает семантику и отношения в тексте и способен находить связи между предложениями.
• GPT чаще встречается в сценариях генерации текста, таких как чат-роботы, интеллектуальные системы вопросов и ответов и т. д. BERT чаще встречается в сценариях понимания текста, таких как классификация текста, ответы на вопросы и т. д.
• GPT более чувствителен к генерации текста, а BERT более чувствителен к пониманию текста.
• GPT требует более длинного контекста для генерации текста, тогда как BERT требует более короткого контекста для понимания текста.
• В общем, GPT в основном используется для задач генерации текста, а BERT в основном используется для задач понимания текста.

Подвести итог

В целом, BERT и GPT — очень мощные языковые модели и являются важным прорывом в области НЛП за последние годы. BERT был разработан на основе идеи трансферного обучения и в основном используется для решения задач, связанных с пониманием языка, таких как вопросы и ответы, извлечение семантических связей и т. д. GPT разработан на основе идеи генеративного предварительного обучения и в основном используется для решения задач, связанных с генерацией языка, таких как генерация текста, машинный перевод и т. д. С точки зрения сценариев использования BERT больше подходит для точной настройки существующих размеченных данных, а GPT больше подходит для предварительного обучения на большом объеме неразмеченных данных. Короче говоря, BERT и GPT являются отличными языковыми моделями и хорошо работают в различных задачах и сценариях.