La popularité de ChatGPT témoigne du chemin parcouru par le traitement du langage naturel (NLP). Les modèles d'architecture de transformateur tels que GPT-3, GPT-4 et BERT sont capables de conversations de type humain, et certains peuvent même être utilisés pour écrire du code complexe.
Alors que GPT est le leader du marché, BERT était en fait le premier modèle de langage qui est arrivé sur la scène en 2018. Mais lequel est le meilleur? Et quelle est la différence entre GPT et BERT ?
Expliquer GPT-3 et GPT-4
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) est un modèle de langage autorégressif lancé par OpenAI en juin 2020. Il utilise une architecture de transformateur avec 175 milliards de paramètres, ce qui en fait l'un des plus grands modèles de langage jamais construits.
GPT-3 peut générer du texte en langage naturel, ainsi que répondre à des questions, composer de la poésie et même écrire des articles complets. ChatGPT est un excellent exemple d'IA générative alimenté par GPT.
Il a été considéré comme un changeur de jeu pour le traitement du langage naturel, et il a un large éventail d'applications potentielles, y compris les chatbots, la traduction linguistique et la création de contenu.
GPT-4 est le dernier et le plus grand d'une série de modèles GPT, et est accessible si vous avoir un abonnement ChatGPT Plus. GPT-4 est six fois plus grand que le modèle GPT-3, avec environ un billion de paramètres, ce qui le rend beaucoup plus précis.
Qu'est-ce que le BERT?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle de représentation de langage de pré-formation qui affine les applications NLP créées par Google en 2018. Contrairement à d'autres modèles NLP qui utilisent un flux d'attention unidirectionnel, BERT utilise un flux bidirectionnel, ce qui lui permet d'utiliser le contexte dans les deux sens pendant le traitement.
Cela permet au modèle de comprendre le sens des mots dans leur contexte et, par conséquent, de mieux comprendre les structures du langage. Avec BERT, Google peut désormais fournir des résultats de recherche plus précis pour les requêtes complexes, en particulier celles qui reposent sur des prépositions telles que "pour", "à" et "de".
Les principales différences entre GPT et BERT
Maintenant que vous avez une brève idée de GPT et BERT, discutons des principales différences entre ces deux modèles de langage.
Architecture
L'architecture fait référence aux nombreuses couches qui forment un modèle d'apprentissage automatique. GPT et BERT utilisent des modèles différents. BERT est conçu pour une représentation de contexte bidirectionnelle, ce qui signifie qu'il traite le texte de gauche à droite et de droite à gauche, ce qui lui permet de capturer le contexte dans les deux sens.
En revanche, les humains lisent le texte de gauche à droite (ou de droite à gauche, selon votre région). BERT est formé à l'aide d'un objectif de modélisation de langage masqué, où certains mots d'une phrase sont masqués, et le modèle est chargé de prédire les mots manquants en fonction du contexte environnant.
Cette méthode de pré-formation permet à BERT d'apprendre des représentations contextualisées approfondies, ce qui la rend très efficace pour les tâches NLP telles que l'analyse des sentiments, la réponse aux questions et la reconnaissance d'entités nommées.
En revanche, GPT est un modèle autorégressif, ce qui signifie qu'il génère du texte séquentiellement de gauche à droite, prédisant le mot suivant dans une phrase en fonction des mots qui le précèdent.
GPT est formé à l'aide d'un objectif de modélisation de langage unidirectionnel (causal), où il prédit le mot suivant en fonction du contexte des mots précédents. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles GPT est si populaire pour la génération de contenu.
Données d'entraînement
BERT et GPT diffèrent par les types de données d'entraînement qu'ils utilisent. BERT est formé à l'aide d'un modèle de langage masqué, ce qui signifie que certains mots sont masqués et que l'algorithme doit prédire ce que le mot suivant est susceptible d'être. Cela aide à former le modèle et le rend plus précis contextuellement.
Comme GPT, BERT est formé sur un corpus de texte à grande échelle. L'original a été formé sur Wikipedia anglais et BooksCorpus, un ensemble de données contenant environ 11 000 livres inédits, qui s'élèvent à environ 800 millions de mots, de divers genres tels que la fiction, la science et l'informatique.
BERT peut être pré-formé sur différents modèles de langage, ce qui, comme mentionné ci-dessus, lui permet d'être formé pour des applications spécifiques, avec la possibilité supplémentaire d'affiner ce modèle pré-formé.
Inversement, GPT-3 a été formé sur l'ensemble de données WebText, un corpus à grande échelle contenant des pages Web provenant de sources telles que Wikipedia, des livres et des articles. Il comprend également du texte de Common Crawl, une archive de contenu Web accessible au public. Et il peut également être adapté à des fins spécifiques.
En ce qui concerne GPT-4, les informations sur les données de formation sont un peu rares, mais il est fort probable que le GPT-4 soit formé sur un ensemble de données tout aussi diversifié, potentiellement y compris des sources plus récentes et un volume de données encore plus important pour améliorer sa compréhension du langage naturel et sa capacité à générer des informations contextuellement pertinentes réponses.
Cas d'utilisation
Bien que les deux soient des modèles PNL très polyvalents, leurs différences architecturales les distinguent de plusieurs manières. Par exemple, BERT est beaucoup plus capable pour les cas d'utilisation suivants :
- Analyse des sentiments: BERT peut mieux comprendre le sentiment général d'un texte donné en analysant les mots dans les deux sens.
- Reconnaissance d'entité nommée: BERT est capable de reconnaître différentes entités dans un texte spécifique, y compris des lieux, des personnes ou des organisations.
- Répondre à des questions: En raison de ses capacités de compréhension supérieures, le BERT est plus capable d'extraire des informations d'un texte et de répondre avec précision aux questions.
Le modèle d'apprentissage GPT n'est pas en reste non plus. Bien que l'analyse des sentiments ne soit peut-être pas son point fort, GPT excelle dans plusieurs autres applications :
- Création de contenu: Si vous avez utilisé ChatGPT, vous le savez probablement déjà. En matière de création de contenu, GPT surpasse la plupart des autres modèles. Écrivez simplement une invite et elle produira une réponse parfaitement cohérente (mais pas toujours précise).
- Texte de synthèse: Copiez-collez simplement un gros bloc de texte dans ChatGPT et demandez-lui de le résumer. Il est capable de résumer le texte tout en conservant les informations de base.
- Traduction automatique: GPT peut être ajusté pour traduire du texte d'une langue à une autre, grâce à sa capacité à générer du texte en fonction du contexte.
Convivialité
Contrairement à ChatGPT, qui permet à quiconque de tirer parti du modèle GPT, BERT n'est pas aussi facilement disponible. Tout d'abord, vous devrez télécharger la version publiée à l'origine Cahier Jupyter pour BERT, puis configurez un environnement de développement à l'aide de Google Colab ou TensorFlow.
Si vous ne voulez pas vous soucier de l'utilisation d'un Cahier Jupyter ou ne sont pas aussi techniques, vous pouvez envisager d'utiliser ChatGPT, qui est aussi simple que de se connecter à un site Web. Cependant, nous avons également couvert comment utiliser le bloc-notes Jupyter, ce qui devrait vous donner un bon point de départ.
BERT et GPT montrent les capacités de l'IA
Les modèles de formation BERT et GPT sont des exemples clairs de ce dont l'intelligence artificielle est capable. ChatGPT est plus populaire et a déjà donné lieu à plusieurs applications supplémentaires, telles que Auto-GPT, qui perturbent les flux de travail et modifient les fonctions professionnelles.
Bien qu'il y ait un scepticisme autour de l'adoption de l'IA et de ce que cela peut signifier pour les emplois, le potentiel de bien est également là. De nombreuses entreprises comme Google et OpenAI s'efforcent déjà d'établir des contrôles et de réglementer davantage la technologie de l'IA, ce qui pourrait être de bon augure pour l'avenir.
