Sự khác biệt giữa hai mô hình ngôn ngữ phổ biến nhất là gì?
Sự phổ biến của ChatGPT là minh chứng cho thấy quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã tiến xa đến mức nào. Các mô hình kiến trúc máy biến áp như GPT-3, GPT-4 và BERT có khả năng trò chuyện giống như con người và một số thậm chí có thể được sử dụng để viết mã phức tạp.
Trong khi GPT dẫn đầu thị trường, BERT thực sự là mô hình ngôn ngữ đầu tiên xuất hiện vào năm 2018. Nhưng cái nào tốt hơn? Và sự khác biệt giữa GPT và BERT là gì?
Mục Lục
Giải thích về GPT-3 và GPT-4
GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3) là một mô hình ngôn ngữ tự hồi quy được OpenAI ra mắt vào tháng 6 năm 2020. Nó sử dụng kiến trúc biến áp với 175 tỷ tham số, khiến nó trở thành một trong những mô hình ngôn ngữ lớn nhất từng được xây dựng.
GPT-3 có thể tạo văn bản bằng ngôn ngữ tự nhiên, cũng như trả lời câu hỏi, sáng tác thơ và thậm chí viết các bài báo hoàn chỉnh. ChatGPT là một ví dụ điển hình về AI tổng hợp do GPT cung cấp.
Nó đã được coi là công cụ thay đổi cuộc chơi để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và có nhiều ứng dụng tiềm năng, bao gồm chatbot, dịch ngôn ngữ và tạo nội dung.
GPT-4 là mẫu mới nhất và lớn nhất trong một loạt mẫu GPT và có thể truy cập được nếu bạn có đăng ký ChatGPT Plus. GPT-4 lớn hơn gấp sáu lần so với mẫu GPT-3, với ước tính một nghìn tỷ tham số, khiến nó chính xác hơn nhiều.
BERT là gì?
BERT (Biểu diễn bộ mã hóa hai chiều từ Transformers) là mô hình biểu diễn ngôn ngữ đào tạo trước giúp tinh chỉnh các ứng dụng NLP do Google tạo ra vào năm 2018. Không giống như các mô hình NLP khác sử dụng luồng chú ý một chiều, BERT sử dụng luồng hai chiều, cho phép nó sử dụng ngữ cảnh từ cả hai hướng trong quá trình xử lý.
Điều này cho phép mô hình hiểu nghĩa của từ trong ngữ cảnh và do đó, hiểu rõ hơn về cấu trúc ngôn ngữ. Với BERT, giờ đây Google có thể cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác hơn cho các truy vấn phức tạp—đặc biệt là những truy vấn dựa trên các giới từ như “for”, “to” và “from”.
Sự khác biệt chính giữa GPT và BERT
Bây giờ bạn đã có một ý tưởng ngắn gọn về GPT và BERT, hãy thảo luận về những khác biệt chính giữa hai mô hình ngôn ngữ này.
Ngành kiến trúc
Kiến trúc đề cập đến nhiều lớp tạo thành một mô hình học máy. GPT và BERT sử dụng các mô hình khác nhau. BERT được thiết kế để biểu diễn ngữ cảnh hai chiều, có nghĩa là nó xử lý văn bản từ trái sang phải và từ phải sang trái, cho phép nó nắm bắt ngữ cảnh từ cả hai hướng.
Ngược lại, con người đọc văn bản từ trái sang phải (hoặc phải sang trái, tùy thuộc vào ngôn ngữ của bạn). BERT được đào tạo bằng cách sử dụng mục tiêu mô hình hóa ngôn ngữ ẩn, trong đó một số từ trong câu được ẩn và mô hình có nhiệm vụ dự đoán các từ còn thiếu dựa trên ngữ cảnh xung quanh.
Phương pháp đào tạo trước này cho phép BERT tìm hiểu các biểu diễn sâu sắc theo ngữ cảnh, làm cho nó có hiệu quả cao đối với các nhiệm vụ NLP như phân tích tình cảm, trả lời câu hỏi và nhận dạng thực thể được đặt tên.
Ngược lại, GPT là một mô hình tự hồi quy, nghĩa là nó tạo văn bản tuần tự từ trái sang phải, dự đoán từ tiếp theo trong câu dựa trên các từ đứng trước nó.
GPT được đào tạo bằng cách sử dụng mục tiêu mô hình hóa ngôn ngữ một chiều (nhân quả), trong đó nó dự đoán từ tiếp theo dựa trên ngữ cảnh của các từ trước đó. Đó là một trong những lý do chính khiến GPT trở nên phổ biến để tạo nội dung.
Dữ liệu đào tạo
BERT và GPT khác nhau về loại dữ liệu đào tạo mà chúng sử dụng. BERT được đào tạo bằng cách sử dụng mô hình ngôn ngữ được che giấu, nghĩa là một số từ nhất định được che giấu và thuật toán phải dự đoán từ tiếp theo có khả năng là gì. Điều này giúp đào tạo mô hình và làm cho mô hình chính xác hơn theo ngữ cảnh.
Giống như GPT, BERT được đào tạo trên một kho văn bản quy mô lớn. Bản gốc được đào tạo trên Wikipedia tiếng Anh và BooksCorpus, một bộ dữ liệu chứa khoảng 11.000 cuốn sách chưa xuất bản, tương đương khoảng 800 triệu từ, thuộc nhiều thể loại khác nhau như tiểu thuyết, khoa học và máy tính.
BERT có thể được đào tạo trước trên các mô hình ngôn ngữ khác nhau, như đã đề cập ở trên, cho phép nó được đào tạo cho các ứng dụng cụ thể, với tùy chọn bổ sung để tinh chỉnh mô hình được đào tạo trước này.
Ngược lại, GPT-3 được đào tạo trên tập dữ liệu WebText, một kho dữ liệu quy mô lớn chứa các trang web từ các nguồn như Wikipedia, sách và bài báo. Nó cũng bao gồm văn bản từ Common Crawl, một kho lưu trữ nội dung web có sẵn công khai. Và nó cũng có thể được tinh chỉnh cho các mục đích cụ thể.
Đối với GPT-4, thông tin dữ liệu đào tạo hơi khan hiếm, nhưng có khả năng GPT-4 được đào tạo trên một bộ dữ liệu đa dạng tương tự, có khả năng bao gồm các nguồn mới hơn và khối lượng dữ liệu thậm chí còn lớn hơn để cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và khả năng của nó để tạo ra các câu trả lời có liên quan theo ngữ cảnh.
Trường hợp sử dụng
Mặc dù cả hai đều là những mô hình NLP rất linh hoạt, nhưng sự khác biệt về kiến trúc của chúng khiến chúng khác biệt theo một số cách. Chẳng hạn, BERT có nhiều khả năng hơn cho các trường hợp sử dụng sau:
- Phân tích tình cảm: BERT có thể hiểu rõ hơn cảm xúc tổng thể của một văn bản nhất định khi nó phân tích các từ theo một trong hai hướng.
- Nhận dạng thực thể được đặt tên: BERT có khả năng nhận dạng các thực thể khác nhau trong một đoạn văn bản cụ thể, bao gồm địa điểm, con người hoặc tổ chức.
- trả lời câu hỏi: Do khả năng hiểu vượt trội, BERT có khả năng trích xuất thông tin từ văn bản và trả lời câu hỏi chính xác hơn.
Mô hình học tập của GPT cũng không hề kém cạnh. Mặc dù phân tích tình cảm có thể không phải là sở trường của nó, nhưng GPT vượt trội trong một số ứng dụng khác:
- Sáng tạo nội dung: Nếu bạn đã từng sử dụng ChatGPT thì có lẽ bạn đã biết về điều này rồi. Khi nói đến việc tạo nội dung, GPT vượt trội hơn hầu hết các mô hình khác. Chỉ cần viết một lời nhắc và nó sẽ tạo ra một phản hồi hoàn toàn mạch lạc (mặc dù không phải lúc nào cũng chính xác).
- Tóm tắt văn bản: Chỉ cần sao chép-dán một khối văn bản lớn trong ChatGPT và yêu cầu nó tóm tắt. Nó có khả năng tóm tắt văn bản trong khi vẫn duy trì thông tin cốt lõi.
- Dịch máy: GPT có thể được tinh chỉnh để dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác nhờ khả năng tạo văn bản dựa trên ngữ cảnh.
khả năng sử dụng
Không giống như ChatGPT, cho phép mọi người tận dụng mô hình GPT, BERT không có sẵn. Trước tiên, bạn sẽ phải tải xuống Notebook Jupyter được xuất bản ban đầu cho BERT, sau đó thiết lập môi trường phát triển bằng Google Colab hoặc TensorFlow.
Nếu không muốn lo lắng về việc sử dụng Jupyter Notebook hoặc không rành về kỹ thuật, bạn có thể cân nhắc sử dụng ChatGPT, đơn giản như việc đăng nhập vào một trang web. Tuy nhiên, chúng tôi cũng đã đề cập đến cách sử dụng Jupyter Notebook, điều này sẽ mang lại cho bạn một điểm khởi đầu tốt.
BERT và GPT cho thấy khả năng của AI
Các mô hình đào tạo BERT và GPT là những ví dụ rõ ràng về khả năng của trí tuệ nhân tạo. ChatGPT phổ biến hơn và đã dẫn đến một số ứng dụng bổ sung, chẳng hạn như Auto-GPT, đang làm gián đoạn quy trình công việc và thay đổi chức năng công việc.
Mặc dù có sự hoài nghi xung quanh việc áp dụng AI và ý nghĩa của nó đối với công việc, nhưng tiềm năng tốt cũng có. Nhiều công ty như Google và OpenAI đã làm việc để thiết lập các biện pháp kiểm soát và điều chỉnh hơn nữa công nghệ AI, điều này có thể là điềm báo tốt cho tương lai.