GPT-3与BERT：大型语言模型的比较

关于NLPs和LLMs的一切

自然语言处理（NLP）是最近最流行的机器学习和人工智能的形式之一。使我们的计算机能够理解人类语言是一项了不起的成就，更不用说与ChatGPT这样的智能模型聊天，传达中继信息的能力了。

你一定接触过的这些模型包括GPT和BERT这两个首字母缩写。GPT和BERT是NLP中最流行的两种语言模型（LLM）。它们是什么，它们如何工作，以及它们有什么不同？我们将对这些流行的语言模型的基本理解，它们的能力，以及它们的具体使用情况进行介绍。

什么是GPT？

GPT代表生成式预训练转化器，是由OpenAI开发的自回归语言模型，DALLE-2是文本到图像生成器（也是GPT模型）的创造者。ChatGPT和DALLE-2是在突破性的GPT-3上训练的，这是他们的第三次迭代，是对来自Wiki、网页、文章、书籍等在线来源的文本数据进行训练的生成性人工智能。

这些模型，就像我们说的，是自回归的，实际上是一个高度先进的自动完成系统。通过评估前一个词（或几个词），GPTs会假设下一个词。虽然这可能看起来非常稚嫩，但OpenAI的方法是非常复杂的，首先进行无监督训练，然后调整对齐，并进行监督训练。

GPT模型很适合在给出问题等提示时生成类似人类的文本。它还可以用来回答提示的问题，总结文本，翻译等等。

当被提示时，GPT模型使用从文本数据中学习到的模式和关系，根据所提供的上下文，预测句子中接下来应该有哪些词。它逐字生成文本，调整每个新词的输出概率，以产生一个遵循语法规则并有意义的句子。

什么是BERT？

BERT是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的缩写，是由谷歌开发的双向模型，是搜索引擎的一个合适的应用。BERT于2018年推出，并迅速成为最广泛使用的NLP模型之一，因为它在广泛的自然语言处理任务上有很高的性能。自推出以来，BERT已成为众多研究论文的主题，并激发了许多其他基于Transformer架构的语言模型的开发，包括OpenAI的GPT模型的诞生。

BERT对文本进行双向处理，使其能够考虑到一个给定句子中的前后两个词。这使它更适合情感分析或自然语言理解（NLU）任务，如从文本中提取意图。

理解对于像谷歌这样的公司来说是很有价值的，因为搜索引擎需要推断和理解搜索查询：这个人是在买东西，问问题，还是只是想获得更多信息。这就是你可以看到，当你向谷歌提出问题时，你会被返回带有这些问题答案的网页（即使你忘记使用问号）。

GPT和BERT LLM模型之间的差异

GPT模型和BERT模型之间最大的区别是它们的结构如何工作。GPT是一个自回归模型，而BERT是双向的，因此GPT模型考虑的是以前的上下文，而BERT模型考虑的是前面和后面的文本。

BERT模型通常在需要深入了解句子语义和单词之间关系的任务中表现得更好，例如问题回答、自然语言推理和情感分析。这是因为BERT是使用掩蔽的语言建模任务进行训练的，这要求它根据上下文预测句子中的缺失词。这个训练任务鼓励BERT发展对句子语义和句法的更有力的理解。

另一方面，GPT模型通常在涉及生成连贯和流畅的语言的任务中表现得更好，如语言翻译、总结和文本完成。这是因为GPT模型是使用自回归语言建模任务进行训练的，这鼓励它们生成自然流畅并保持连贯性和语境的文本。

然而，值得注意的是，BERT和GPT模型都有很强的通用性，可以针对各种语言任务进行微调，它们的性能会受到各种因素的影响，如训练数据的质量和数量、模型的大小以及使用的微调方法。

GPT和BERT模型的相似之处

由于其架构和处理数据的方法不同，GPT和BERT之间也有很大的相似之处。

• Transformer架构： BERT和GPT都使用基于注意力的Transformer架构来处理和学习来自各地的基于文本的数据集，这可以包括PDF、书籍、维基、网页、社交媒体帖子等等。
• 无监督的学习： BERT和GPT的数据集是无标签和无结构的。这使这两个模型能够获得对语言的高度细致的理解，以及减少组织数百万或数十亿数据点的努力。然而，这可能会引入潜在的偏见，这些偏见是隐藏的，但仍然是普遍存在的（即：性别偏见、确认偏见、历史偏见）。这可能会导致语言模型延续一种特定的观点，因为数据集没有平衡地处理硬币的两面。
• 微调： 解决之前对LLMs（如BERT和GPT）的概念，是为了调整这些模型的准确性而做出的努力。如果你曾经遇到过聊天机器人，你有时会遇到不正确的答案，以延续某种叫做幻觉的观点。微调，虽然是一个arduos过程，但开发者利用它来生产和开发负责任的人工智能。除了对齐，开发人员可以利用微调来推动他们的BERT和GPT以某种方式说话（像牛仔一样），或为他们的预期使用情况使用智能词汇。
• 迁移学习： BERT和GPT模型使用一种叫做迁移学习的东西，或者将解决一个任务时获得的知识应用于相关任务。这意味着，以前的提示可以帮助推动这些LLMs走向某个答案。ChatGPT在每个聊天会话中利用迁移学习来帮助其与用户之间的交流。BERT模型和GPT模型的一大特点是回忆以前的提示，以推动对话更准确，更符合意图。
• 自然语言处理和理解： BERT和GPT模型都是为了使计算机能够理解人类语言而建立的。虽然他们的方法和应用可能不同，但在捕捉人类语言背后的意图是主要目标。对于机器来说，准确地回应我们的询问是令人震惊的，有时被认为是理所当然的。这是一个多么令人振奋的时代啊

GPT和BERT性能比较

就结构而言，GPT模型通常比BERT模型有更多的层，使它们更适合于生成较长的文本。另一方面，BERT模型在处理较短的文本时通常更快、更有效。此外，虽然GPT模型可以生成新的文本，但BERT模型被设计为分析和理解现有文本。

总之，GPT和BERT模型都有其优势和劣势。GPT模型更适合于语言生成和文本完成等任务，而BERT模型更适合于情感分析、文本分类和问题回答等任务。这些模型之间的选择最终取决于手头的具体任务和被分析的数据的性质。

在GPT模型、BERT模型的基础上开发你自己的模型，甚至可以尝试同时使用这两种模型! 应用这些突破性的自然语言处理模型有无限多的用例，可以应用于任何行业；从笔记到上下文理解，语言模型是强大的机器学习模型与我们人类世界互动的基础。