В последние годы появились две важные модели в области искусственного интеллекта — GPT (Generative Model). Pre-trained Трансформатор）иBERT（Двунаправленный Encoder Representations from Трансформеры) вызвали широкое внимание на. Эти две модели в обработке естественного языка (НЛП) хорошо себя зарекомендовали в этой области, но они в сфере Архитектуры, методов обучения и Сценариев. Имеются существенные различия в применении. В этой статье мы подробно рассмотрим основные принципы GPT и BERT. функции、Технические Принципы и их соответствующие преимущества и недостатки.

1. GPT: генеративная модель предварительного обучения.

1. Основные функции

Модели серии GPT (такие как GPT-2, GPT-3 и последняя версия GPT-4) представляют собой генеративные модели предварительного обучения, разработанные OpenAI. Его основные особенности включают в себя:

• Сильные генеративные возможности: GPT способен генерировать связный и контекстуальный текст.,Подходит для создания контента, системы разговоров и многого другого.
• Односторонняя модель: GPT использует архитектуру одностороннего трансформатора, которая использует только предыдущую информацию для прогнозирования следующего слова.
• Предварительное обучение и точная настройка: GPT сначала выполняет неконтролируемое предварительное обучение для крупномасштабных текстовых данных.,Затем выполните контролируемую тонкую настройку под конкретные задачи.

2. Технические принципы

Обучение GPT делится на два этапа:

• Предтренировочный этап: на масштабном корпусе,GPT обучается с целью лингвистической модели (т. е. предсказания следующего слова). На этом этапе ручная аннотация не требуется.,Просто воспользуйтесь большим количеством публичных текстов.
• Этап доводки: под конкретные задачи,Используйте данные аннотаций, связанных с задачами, для точной настройки. Например,В задании «вопрос-ответ»,GPT улучшает способность отвечать на вопросы за счет тонкой настройки.

3. Сценарии применения

Благодаря своим мощным возможностям генерации GPT превосходно работает в следующих сценариях:

• Генерация контента: например, написание статей, новостных репортажей, создание романов и т. д.
• Диалоговая система: например, роботы обслуживания клиентов, интеллектуальные помощники и т. д.
• Помощь в программировании: например, автоматическая генерация кода, завершение кода и т. д.

2. BERT: модель представления двунаправленного кодирования.

1. Основные функции

BERT — это модель представления двунаправленного кодирования, запущенная Google. Ее основные функции включают в себя:

• Двунаправленное кодирование: BERT получает более полное контекстное понимание, одновременно рассматривая контекстную информацию предложения.
• Модель замаскированного языка (MLM): BERT в предварительном обучении,Маскируя некоторые слова и предсказывая эти слова,Улучшена способность семантического понимания Модели.
• Предварительное обучение и точная настройка. Подобно GPT, BERT также использует предварительное обучение и тонкую настройку, но его задачи предварительного обучения более разнообразны.

2. Технические принципы

Предварительное обучение BERT включает в себя две основные задачи:

• Модель языка маскировки (MLM): случайное маскирование некоторых слов во входном тексте.,Обучите Модель предсказывать эти слова.
• Предсказание следующего предложения (NSP): определить, являются ли два предложения последовательными.,Тем самым улучшая способность Модели понимать на уровне предложений.

3. Сценарии применения

Мощные возможности представления BERT позволяют ему хорошо справляться со следующими задачами:

• Классификация текста: например, анализ настроений, обнаружение спама и т. д.
• Система вопросов и ответов: например, задача вопросов и ответов в наборе данных SQuAD.
• Распознавание именованных объектов (NER): распознает имена объектов из текста.

3. Сравнение GPT и BERT

4. Резюме

GPTиBERTкакобработка естественного Есть две важные модели в области языка, каждая из которых имеет уникальные преимущества и применимые сценарии. GPT хорошо работает в создании контента и системе диалога благодаря своим мощным возможностям генерации, в то время как BERT достигает отличных результатов в задачах понимания текста благодаря двунаправленному кодированию и богатым задачам предварительного обучения; В будущем, благодаря постоянному развитию технологий, GPT и BERT будут продолжать играть важную роль в своих областях и обеспечивать хорошую основу для обработки. естественного Применение языка дает больше возможностей.