הפופולריות של ChatGPT היא עדות לכמה רחוק הגיע עיבוד השפה הטבעית (NLP). מודלים של ארכיטקטורת שנאים כמו GPT-3, GPT-4 ו-BERT מסוגלים לנהל שיחות כמו אנושיות, וחלקם אף יכולים לשמש לכתיבת קוד מורכב.
בעוד ש-GPT היא מובילת השוק, BERT היה למעשה מודל השפה הראשון שהגיע למקום ב-2018. אבל איזה מהם עדיף? ומה ההבדל בין GPT ל- BERT?
הסבר על GPT-3 ו-GPT-4
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) הוא מודל שפה אוטורגרסיבי שהושק על ידי OpenAI ביוני 2020. הוא משתמש בארכיטקטורת שנאי עם 175 מיליארד פרמטרים, מה שהופך אותו לאחד מדגמי השפה הגדולים ביותר שנבנו אי פעם.
GPT-3 יכול ליצור טקסט בשפה טבעית, כמו גם לענות על שאלות, לחבר שירה ואפילו לכתוב מאמרים שלמים. ChatGPT היא דוגמה מצוינת ל-AI גנרטיבי מופעל על ידי GPT.
זה נחשב כמחליף משחקים עבור עיבוד שפה טבעית, ויש לו מגוון רחב של יישומים פוטנציאליים, כולל צ'אטבוטים, תרגום שפות ויצירת תוכן.
GPT-4 הוא האחרון והגדול ביותר בסדרת דגמי GPT, והוא נגיש אם אתה יש לך מנוי ChatGPT Plus. GPT-4 גדול פי שישה מדגם ה-GPT-3, עם הערכה של טריליון פרמטרים, מה שהופך אותו להרבה יותר מדויק.
מה זה BERT?
BERT (Bi-directional Encoder Representations from Transformers) הוא מודל ייצוג שפה טרום-אימון שמכוונן עדין יישומי NLP שנוצרו על ידי Google ב-2018. בניגוד למודלים אחרים של NLP המשתמשים בזרימת קשב חד-כיוונית, BERT משתמש בזרימה דו-כיוונית, המאפשרת לו להשתמש בהקשר משני הכיוונים במהלך העיבוד.
זה מאפשר למודל להבין את המשמעות של מילים בהקשר, ובתמורה, להבין טוב יותר מבני שפה. עם BERT, גוגל יכולה כעת לספק תוצאות חיפוש מדויקות יותר עבור שאילתות מורכבות - במיוחד אלו המסתמכות על מילות יחס כגון "עבור", "אל" ו"מאת".
ההבדלים העיקריים בין GPT ל- BERT
כעת, לאחר שיש לך רעיון קצר לגבי GPT ו- BERT, בואו נדון בהבדלים העיקריים בין שני מודלים של שפה אלה.
ארכיטקטורה
אדריכלות מתייחסת לשכבות הרבות היוצרות מודל למידת מכונה. GPT ו-BERT משתמשים בדגמים שונים. BERT מיועד לייצוג הקשר דו-כיווני, כלומר הוא מעבד טקסט משמאל לימין ומימין לשמאל, ומאפשר לו ללכוד הקשר משני הכיוונים.
לעומת זאת, בני אדם קוראים טקסט משמאל לימין (או מימין לשמאל, בהתאם למקום שלך). BERT מאומן באמצעות מטרת מודלים של שפה ממוסכת, שבה חלק מהמילים במשפט מוסיכות, ועל המודל מוטלת המשימה לחזות את המילים החסרות בהתבסס על ההקשר הסובב.
שיטת אימון קדם זו מאפשרת ל-BERT ללמוד ייצוגים עמוקים בהקשרים, מה שהופך אותו ליעיל ביותר עבור משימות NLP כמו ניתוח סנטימנטים, מענה על שאלות וזיהוי ישויות בשם.
לעומת זאת, GPT הוא מודל אוטורגרסיבי, כלומר הוא יוצר טקסט ברצף משמאל לימין, מנבא את המילה הבאה במשפט על סמך המילים שבאו לפניו.
GPT מאומן באמצעות מטרת מודל שפה חד כיוונית (סיבתית), שבה היא מנבאת את המילה הבאה בהתחשב בהקשר של מילים קודמות. זו אחת הסיבות העיקריות לכך ש-GPT כל כך פופולרי ליצירת תוכן.
נתוני אימון
BERT ו- GPT נבדלים בסוגי נתוני האימון שהם משתמשים בהם. BERT מאומן באמצעות מודל שפה מכוסה, כלומר, מילים מסוימות מכוסות, והאלגוריתם צריך לחזות מה צפויה להיות המילה הבאה. זה עוזר לאמן את המודל והופך אותו למדויק יותר מבחינה הקשרית.
כמו GPT, BERT מאומן על קורפוס טקסט בקנה מידה גדול. המקור הוכשר בוויקיפדיה האנגלית וב-BooksCorpus, מערך נתונים המכיל כ-11,000 ספרים שלא פורסמו, המסתכמים בכ-800 מיליון מילים, מז'אנרים שונים כמו ספרות, מדע ו מחשוב.
ניתן להכשיר את BERT מראש על מודלים שונים של שפה, מה שכאמור לעיל, מאפשר להכשיר אותו ליישומים ספציפיים, עם אפשרות נוספת לכוונון עדין של המודל המאומן הזה.
לעומת זאת, GPT-3 הוכשר על מערך הנתונים של WebText, קורפוס בקנה מידה גדול המכיל דפי אינטרנט ממקורות כמו ויקיפדיה, ספרים ומאמרים. הוא כולל גם טקסט מ-Common Crawl, ארכיון זמין לציבור של תוכן אינטרנט. וניתן גם לכוונן אותו למטרות ספציפיות.
באשר ל-GPT-4, מידע על נתוני אימון מעט דל, אך סביר להניח שה-GPT-4 מאומן על מערך נתונים מגוון דומה, פוטנציאלי כולל מקורות חדשים יותר וכמות גדולה עוד יותר של נתונים כדי לשפר את הבנת השפה הטבעית ואת יכולתה ליצור רלוונטיות מבחינה הקשרית תגובות.
מקרי שימוש
בעוד ששניהם דגמי NLP מגוונים ביותר, ההבדלים האדריכליים ביניהם מייחדים אותם בכמה דרכים. לדוגמה, BERT מסוגל הרבה יותר למקרי השימוש הבאים:
- ניתוח הסנטימנט: BERT יכול להבין טוב יותר את הסנטימנט הכולל של טקסט נתון כשהוא מנתח מילים בכל כיוון.
- בשם זיהוי ישות: BERT מסוגל לזהות ישויות שונות בקטע טקסט ספציפי, כולל מיקומים, אנשים או ארגונים.
- מענה לשאלות: בגלל יכולות ההבנה המעולות שלו, BERT מסוגל יותר לחלץ מידע מטקסט ולענות על שאלות בצורה מדויקת.
גם מודל הלמידה של GPT אינו רפוי. למרות שניתוח סנטימנטים לא יכול להיות הצד החזק שלה, GPT מצטיין במספר יישומים אחרים:
- יצירת תוכן: אם השתמשת ב-ChatGPT, אתה בטח יודע על זה כבר. כשזה מגיע ליצירת תוכן, GPT מתעלה על רוב הדגמים האחרים. פשוט כתוב הנחיה, וזה יגרום לתשובה קוהרנטית לחלוטין (אם כי לא תמיד מדויקת).
- טקסט מסכם: פשוט העתק-הדבק גוש טקסט גדול ב-ChatGPT ובקש ממנו לסכם אותו. זה מסוגל לסכם טקסט תוך שמירה על מידע הליבה.
- מכונת תרגום: ניתן לכוונן את GPT לתרגום טקסט משפה אחת לאחרת, הודות ליכולתו ליצור טקסט על סמך הקשר.
שְׁמִישׁוּת
בניגוד ל-ChatGPT, שמאפשר לכל אחד למנף את מודל ה-GPT, BERT אינו זמין באותה מידה. ראשית, תצטרך להוריד את הקובץ שפורסם במקור מחברת Jupyter עבור BERT ולאחר מכן הגדר סביבת פיתוח באמצעות Google Colab או TensorFlow.
אם אתה לא רוצה לדאוג לגבי השימוש ב-a מחברת Jupyter או שהם לא כל כך טכניים, אתה יכול לשקול להשתמש ב-ChatGPT, שזה פשוט כמו רק כניסה לאתר. עם זאת, כיסינו גם כיצד להשתמש ב-Jupyter Notebook, מה שאמור לתת לך נקודת התחלה טובה.
BERT ו-GPT מציגים את היכולות של AI
מודלים של אימון BERT ו-GPT הם דוגמאות ברורות למה שבינה מלאכותית מסוגלת. ChatGPT פופולרי יותר וכבר הביא למספר יישומים נוספים, כגון Auto-GPT, אשר משבשים זרימות עבודה ומשנים פונקציות עבודה.
אמנם יש ספקנות לגבי אימוץ בינה מלאכותית ומה המשמעות של זה עבור משרות, אבל הפוטנציאל לטוב קיים גם כן. חברות רבות כמו גוגל ו-OpenAI כבר פועלות לביסוס בקרות ולהסדיר עוד יותר את טכנולוגיית הבינה המלאכותית, מה שיכול לבשר טובות לעתיד.
