La popularidad de ChatGPT es un testimonio de lo lejos que ha llegado el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Los modelos de arquitectura de transformadores como GPT-3, GPT-4 y BERT son capaces de mantener conversaciones similares a las humanas, y algunos incluso se pueden usar para escribir código complejo.

Si bien GPT es el líder del mercado, BERT fue en realidad el primer modelo de lenguaje que apareció en escena en 2018. ¿Pero cual es mejor? ¿Y cuál es la diferencia entre GPT y BERT?

Explicando GPT-3 y GPT-4

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) es un modelo de lenguaje autorregresivo lanzado por OpenAI en junio de 2020. Utiliza una arquitectura de transformador con 175 mil millones de parámetros, lo que lo convierte en uno de los modelos de lenguaje más grandes jamás construidos.

GPT-3 puede generar texto en lenguaje natural, así como responder preguntas, componer poesía e incluso escribir artículos completos. ChatGPT es un excelente ejemplo de IA generativa impulsado por GPT.

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Se ha considerado un cambio de juego para el procesamiento del lenguaje natural y tiene una amplia gama de aplicaciones potenciales, que incluyen chatbots, traducción de idiomas y creación de contenido.

GPT-4 es el último y más grande de una serie de modelos GPT y es accesible si tener una suscripción a ChatGPT Plus. GPT-4 es seis veces más grande que el modelo GPT-3, con un estimado de un billón de parámetros, lo que lo hace mucho más preciso.

¿Qué es BERT?

BERT (Representaciones de codificador bidireccional de Transformers) es un modelo de representación de lenguaje previo al entrenamiento que ajusta las aplicaciones NLP creadas por Google en 2018. A diferencia de otros modelos de NLP que usan un flujo de atención unidireccional, BERT usa un flujo bidireccional, lo que le permite usar el contexto de ambas direcciones durante el procesamiento.

Esto permite que el modelo comprenda el significado de las palabras en contexto y, a su vez, comprenda mejor las estructuras del lenguaje. Con BERT, Google ahora puede proporcionar resultados de búsqueda más precisos para consultas complejas, en particular aquellas que se basan en preposiciones como "para", "a" y "de".

Las principales diferencias entre GPT y BERT

Ahora que tiene una breve idea sobre GPT y BERT, analicemos las principales diferencias entre estos dos modelos de lenguaje.

Arquitectura

La arquitectura se refiere a las numerosas capas que forman un modelo de aprendizaje automático. GPT y BERT usan diferentes modelos. BERT está diseñado para la representación de contexto bidireccional, lo que significa que procesa texto de izquierda a derecha y de derecha a izquierda, lo que le permite capturar el contexto de ambas direcciones.

Por el contrario, los humanos leen el texto de izquierda a derecha (o de derecha a izquierda, según su ubicación). BERT se entrena utilizando un objetivo de modelado de lenguaje enmascarado, donde algunas palabras en una oración están enmascaradas, y el modelo tiene la tarea de predecir las palabras que faltan en función del contexto circundante.

Este método de preentrenamiento permite que BERT aprenda representaciones contextualizadas profundas, lo que lo hace muy efectivo para tareas de NLP como análisis de sentimientos, respuesta a preguntas y reconocimiento de entidades nombradas.

Por el contrario, GPT es un modelo autorregresivo, lo que significa que genera texto secuencialmente de izquierda a derecha, prediciendo la siguiente palabra en una oración en función de las palabras anteriores.

GPT se entrena utilizando un objetivo de modelado de lenguaje unidireccional (causal), donde predice la siguiente palabra dado el contexto de las palabras anteriores. Esa es una de las razones principales por las que GPT es tan popular para la generación de contenido.

Datos de entrenamiento

BERT y GPT difieren en los tipos de datos de entrenamiento que utilizan. BERT se entrena utilizando un modelo de lenguaje enmascarado, lo que significa que ciertas palabras están enmascaradas y el algoritmo tiene que predecir cuál es probable que sea la próxima palabra. Esto ayuda a entrenar el modelo y lo hace más preciso contextualmente.

Al igual que GPT, BERT se entrena en un corpus de texto a gran escala. El original se entrenó en Wikipedia en inglés y BooksCorpus, un conjunto de datos que contiene aproximadamente 11,000 libros inéditos, que asciende a cerca de 800 millones de palabras, de diversos géneros como ficción, ciencia y informática.

BERT se puede entrenar previamente en diferentes modelos de lenguaje, lo que, como se mencionó anteriormente, permite entrenarlo para aplicaciones específicas, con la opción adicional de ajustar este modelo previamente entrenado.

Por el contrario, GPT-3 se entrenó en el conjunto de datos WebText, un corpus a gran escala que contiene páginas web de fuentes como Wikipedia, libros y artículos. También incluye texto de Common Crawl, un archivo de contenido web disponible públicamente. Y también se puede ajustar para propósitos específicos.

En cuanto a GPT-4, la información de datos de entrenamiento es un poco escasa, pero es bastante probable que GPT-4 esté entrenado en un conjunto de datos similarmente diverso, potencialmente incluyendo fuentes más nuevas y un volumen aún mayor de datos para mejorar su comprensión del lenguaje natural y su capacidad para generar información contextualmente relevante respuestas

Casos de uso

Si bien ambos son modelos de PNL muy versátiles, sus diferencias arquitectónicas los distinguen en algunos aspectos. Por ejemplo, BERT es mucho más capaz para los siguientes casos de uso:

  1. Análisis de los sentimientos: BERT puede comprender mejor el sentimiento general de un texto dado, ya que analiza las palabras en cualquier dirección.
  2. Reconocimiento de entidad nombrada: BERT es capaz de reconocer diferentes entidades en un texto específico, incluidas ubicaciones, personas u organizaciones.
  3. Respondiendo preguntas: Debido a sus capacidades superiores de comprensión, BERT es más capaz de extraer información del texto y responder preguntas con precisión.

El modelo de aprendizaje GPT tampoco se queda atrás. Si bien el análisis de opiniones puede no ser su fuerte, GPT sobresale en varias otras aplicaciones:

  1. Creación de contenido: Si ha usado ChatGPT, probablemente ya lo sepa. Cuando se trata de la creación de contenido, GPT supera a la mayoría de los otros modelos. Simplemente escriba un aviso y producirá una respuesta perfectamente coherente (aunque no siempre precisa).
  2. Texto resumido: Simplemente copie y pegue un gran bloque de texto en ChatGPT y pídale que lo resuma. Es capaz de resumir texto manteniendo la información central.
  3. Máquina traductora: GPT se puede ajustar para traducir texto de un idioma a otro, gracias a su capacidad para generar texto en función del contexto.

usabilidad

A diferencia de ChatGPT, que permite que cualquiera aproveche el modelo GPT, BERT no está tan disponible. Primero, tendrás que descargar el publicado originalmente Cuaderno Jupyter para BERT y luego configure un entorno de desarrollo usando Google Colab o TensorFlow.

Si no quiere preocuparse por usar un Cuaderno Jupyter o no son tan técnicos, podría considerar usar ChatGPT, que es tan simple como iniciar sesión en un sitio web. Sin embargo, también hemos cubierto cómo usar el cuaderno Jupyter, que debería darle un buen punto de partida.

BERT y GPT muestran las capacidades de la IA

Los modelos de entrenamiento BERT y GPT son claros ejemplos de lo que es capaz la inteligencia artificial. ChatGPT es más popular y ya ha dado lugar a varias aplicaciones adicionales, como Auto-GPT, que están interrumpiendo los flujos de trabajo y cambiando las funciones laborales.

Si bien existe escepticismo en torno a la adopción de IA y lo que puede significar para los trabajos, también existe el potencial para el bien. Muchas empresas como Google y OpenAI ya están trabajando para establecer controles y regular aún más la tecnología de IA, lo que podría ser un buen augurio para el futuro.