GPT ПРОТИВ BERT

Огромные достижения в области обработки естественного языка привели к появлению инновационной архитектуры моделей, такой как GPT-3 и bert. Такие предварительно обученные модели демократизировали машинное обучение, что позволяет даже людям с меньшим техническим опытом создавать приложения на основе ML без обучения модели с нуля. Благодаря возможностям решения разноплановых задач, таких как создание точных прогнозов, передача обучения, а также извлечение признаков, большинство новых моделей НЛП обычно обучаются на широком диапазоне данных, исчисляемом миллиардами.
Эти модели препятствуют обучению модели с нуля, если только вы не заинтересованы в том, чтобы потратить много времени и усилий на ее создание. Вместо этого такие модели, как BERT, можно легко настроить и использовать для решения необходимых задач. Однако появление более продвинутых версий, таких как gpt3 , еще больше упростило работу пользователей, где нужно просто объяснить задачу, и одним щелчком мыши можно создать нужное приложение. Такие достижения подчеркивают передовые компетенции, которые они привносят. При этом многим может быть трудно получить полное представление о сравнении между этими моделями НЛП в данном случае: gpt3 и bert. Они не только имеют много общего, но и более новые модели всегда считаются превосходящими предыдущие модели в некоторых или другие параметры.

Прежде чем перейти к сравнениям, давайте немного поговорим о двух моделях, а также о некоторых их преимуществах.

БЕРТ

BERT, также известный как представления двунаправленного кодировщика от Transformers, представляет собой предварительно обученную модель NLP, разработанную Google в 2018 году. Фактически, до того, как GPT-3 украл его гром, BERT считался самой интересной моделью для работы в глубоком обучении NLP. Модель, предварительно обученная на 2 500 миллионах слов в Интернете и 800 миллионах слов в Book Corpus, использует архитектуру на основе преобразователя, которая позволяет ей обучать модель, способную выполнять различные задачи на уровне SOTA. В этом выпуске Google продемонстрировала возможности BERT в 11 задачах НЛП, включая набор данных Стэнфордского конкурса по контролю качества.

Характеристики и ключевые достижения:

Двунаправленный характер.

С помощью BERT пользователи могут обучать свои собственные модели ответов на вопросы примерно за 30 минут на одном облачном TPU и за несколько часов на одном графическом процессоре.

Поставляется с важными приложениями, такими как Google Docs, Gmail Smart Compose и т. д.

Достигнут общий балл оценки понимания языка (GLUE) 80,4% и точность 93,3% в наборе данных SQuAD.

Приложения:

Голосовая поддержка с улучшенным обслуживанием клиентов

Анализ отзывов клиентов

Расширенный поиск необходимой информации

ГПТ-3

Превзойдя возможности и точность предыдущих моделей, OpenAI создала одну из самых противоречивых предварительно обученных моделей НЛП — GPT-3 после серьезной неудачи с GPT-2. Как и BERT, GPT-3 также представляет собой крупномасштабную языковую модель на основе преобразователя, которая обучается на 175 миллиардах параметров, что в 10 раз больше, чем в предыдущих моделях. Компания продемонстрировала выдающиеся результаты при выполнении таких задач, как перевод, вопросы и ответы и расшифровка слов. Эта модель прогнозирования языка третьего поколения является авторегрессивной по своей природе и работает как традиционные модели, где она берет входные векторные слова и прогнозирует выходные данные на основе своего обучения. Благодаря неконтролируемому машинному обучению и обучению за несколько шагов эта модель работает в контексте.

БЕРТ

BERT, также известный как представления двунаправленного кодировщика от Transformers, представляет собой предварительно обученную модель NLP, разработанную Google в 2018 году. Фактически, до того, как GPT-3 украл его гром, BERT считался самой интересной моделью для работы в глубоком обучении NLP. Модель, предварительно обученная на 2 500 миллионах слов в Интернете и 800 миллионах слов в Book Corpus, использует архитектуру на основе преобразователя, которая позволяет ей обучать модель, способную выполнять различные задачи на уровне SOTA. В этом выпуске Google продемонстрировала возможности «BERT» в 11 задачах НЛП, включая набор данных Стэнфордского конкурса по контролю качества.

Характеристики и ключевые достижения:

Двунаправленный характер.

С помощью «BERT» пользователи могут обучать свои собственные модели ответов на вопросы примерно за 30 минут на одном облачном TPU и за несколько часов на одном графическом процессоре.

Поставляется с важными приложениями, такими как Google Docs, Gmail Smart Compose и т. д.

Достигнут общий балл оценки понимания языка (GLUE) 80,4% и точность 93,3% в наборе данных SQuAD.

Приложения:

Голосовая поддержка с улучшенным обслуживанием клиентов

Анализ отзывов клиентов

Расширенный поиск необходимой информации

ГПТ-3

Превзойдя возможности и точность предыдущих моделей, OpenAI создала одну из самых противоречивых предварительно обученных моделей НЛП — «GPT-3» после серьезной неудачи с GPT-2. Как и «BERT», GPT-3 также представляет собой крупномасштабную языковую модель на основе преобразователя, которая обучается на 175 миллиардах параметров, что в 10 раз больше, чем в предыдущих моделях. Компания продемонстрировала выдающиеся результаты при выполнении таких задач, как перевод, вопросы и ответы и расшифровка слов. Эта модель прогнозирования языка третьего поколения является авторегрессивной по своей природе и работает как традиционные модели, где она берет входные векторные слова и прогнозирует выходные данные на основе своего обучения. Благодаря неконтролируемому машинному обучению и обучению за несколько шагов эта модель работает в контексте.

Характеристики и ключевые достижения:

Авторегрессивный характер.

GPT-3 демонстрирует, как языковая модель, обученная на большом количестве данных, может решать различные задачи НЛП без тонкой настройки.

Может применяться для написания новостей, создания статей, а также кодов.

Набрал 81,5 балла F1 по эталону ответов на разговорные вопросы при обучении с нулевым выстрелом; 84,0 F1 при однократном обучении; и 85,0 F1 при обучении за несколько выстрелов.

Достигнута точность 64,3 % в тесте TriviaAQ и точность 76,2 % в LAMBADA с нулевым обучением.

Приложения:

Для создания приложений и веб-сайтов

Для генерации ML-кода

Написание статей и подкастов

Для юридических документов и составления резюме

BERT против GPT-3 — правильное сравнение

Обе модели — «GPT-3» и «BERT» — были относительно новыми для отрасли, но их современная производительность сделала их победителями среди других моделей в области обработки естественного языка. Однако, будучи обученным на 175 миллиардах параметров, «GPT-3» становится в 470 раз больше по размеру, чем BERT-Large.
Во-вторых, в то время как «BERT» требует тщательно продуманного процесса тонкой настройки, когда пользователи должны собирать данные примеров для обучения модели конкретным последующим задачам API ввода и вывода текста GPT-3 позволяет пользователям перепрограммировать ее с помощью инструкций и получать к ней доступ. Например, для анализа настроений или задач по ответам на вопросы, чтобы использовать BERT, пользователи должны обучать модель на отдельном уровне кодирования предложений.

Однако GPT-3 использует процесс обучения с несколькими шагами на входном токене, чтобы предсказать результат вывода.

GPT ПРОТИВ БЕРТ