A popularidade do ChatGPT é uma prova de quão longe o processamento de linguagem natural (NLP) chegou. Modelos de arquitetura de transformador como GPT-3, GPT-4 e BERT são capazes de conversas semelhantes às humanas, e alguns podem até ser usados para escrever códigos complexos.
Embora o GPT seja o líder de mercado, o BERT foi, na verdade, o primeiro modelo de idioma que entrou em cena em 2018. Mas qual é melhor? E qual é a diferença entre GPT e BERT?
Explicando GPT-3 e GPT-4
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) é um modelo de linguagem autorregressiva lançado pela OpenAI em junho de 2020. Ele utiliza uma arquitetura de transformador com 175 bilhões de parâmetros, tornando-o um dos maiores modelos de linguagem já construídos.
O GPT-3 pode gerar texto em linguagem natural, bem como responder a perguntas, compor poesia e até mesmo escrever artigos completos. O ChatGPT é um excelente exemplo de IA generativa alimentado por GPT.
Ele foi considerado um divisor de águas para o processamento de linguagem natural e possui uma ampla gama de aplicações potenciais, incluindo chatbots, tradução de idiomas e criação de conteúdo.
O GPT-4 é o maior e mais recente de uma série de modelos GPT e pode ser acessado se você ter uma assinatura do ChatGPT Plus. O GPT-4 é seis vezes maior que o modelo GPT-3, com cerca de um trilhão de parâmetros, tornando-o muito mais preciso.
O que é BERT?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de representação de linguagem de pré-treinamento que ajusta os aplicativos NLP criados pelo Google em 2018. Ao contrário de outros modelos de NLP que usam fluxo de atenção unidirecional, o BERT usa fluxo bidirecional, o que permite usar o contexto de ambas as direções durante o processamento.
Isso permite que o modelo entenda o significado das palavras no contexto e, por sua vez, compreenda melhor as estruturas da linguagem. Com o BERT, o Google agora pode fornecer resultados de pesquisa mais precisos para consultas complexas, principalmente aquelas que dependem de preposições como "para", "para" e "de".
As principais diferenças entre GPT e BERT
Agora que você tem uma breve ideia sobre GPT e BERT, vamos discutir as principais diferenças entre esses dois modelos de linguagem.
Arquitetura
Arquitetura refere-se às inúmeras camadas que formam um modelo de aprendizado de máquina. GPT e BERT usam modelos diferentes. O BERT foi projetado para representação de contexto bidirecional, o que significa que ele processa texto da esquerda para a direita e da direita para a esquerda, permitindo capturar o contexto de ambas as direções.
Em contraste, os humanos leem o texto da esquerda para a direita (ou da direita para a esquerda, dependendo da sua localidade). O BERT é treinado usando um objetivo de modelagem de linguagem mascarada, em que algumas palavras em uma frase são mascaradas e o modelo é encarregado de prever as palavras ausentes com base no contexto circundante.
Esse método de pré-treinamento permite que o BERT aprenda representações contextualizadas profundas, tornando-o altamente eficaz para tarefas de NLP, como análise de sentimento, resposta a perguntas e reconhecimento de entidade nomeada.
Em contraste, o GPT é um modelo autorregressivo, o que significa que gera texto sequencialmente da esquerda para a direita, prevendo a próxima palavra em uma frase com base nas palavras que vieram antes dela.
GPT é treinado usando um objetivo de modelagem de linguagem unidirecional (causal), onde prevê a próxima palavra dado o contexto das palavras anteriores. Essa é uma das principais razões pelas quais o GPT é tão popular para geração de conteúdo.
Dados de treinamento
BERT e GPT diferem nos tipos de dados de treinamento que usam. O BERT é treinado usando um modelo de linguagem mascarada, o que significa que certas palavras são mascaradas e o algoritmo precisa prever qual será a próxima palavra. Isso ajuda a treinar o modelo e o torna mais preciso contextualmente.
Como o GPT, o BERT é treinado em um corpus de texto em grande escala. O original foi treinado na Wikipédia em inglês e no BooksCorpus, um conjunto de dados contendo aproximadamente 11.000 livros inéditos, que somam cerca de 800 milhões de palavras, de diversos gêneros como ficção, ciência e Informática.
O BERT pode ser pré-treinado em diferentes modelos de linguagem, o que, como mencionado acima, permite que ele seja treinado para aplicações específicas, com a opção adicional de ajuste fino desse modelo pré-treinado.
Por outro lado, o GPT-3 foi treinado no conjunto de dados WebText, um corpus de larga escala contendo páginas da web de fontes como Wikipedia, livros e artigos. Ele também inclui texto do Common Crawl, um arquivo de conteúdo da web disponível publicamente. E também pode ser ajustado para fins específicos.
Quanto ao GPT-4, as informações de dados de treinamento são um pouco escassas, mas é bem provável que o GPT-4 seja treinado em um conjunto de dados igualmente diverso, potencialmente incluindo fontes mais recentes e um volume ainda maior de dados para melhorar sua compreensão da linguagem natural e sua capacidade de gerar contextos relevantes respostas.
Casos de uso
Embora ambos sejam modelos de PNL altamente versáteis, suas diferenças arquitetônicas os diferenciam de algumas maneiras. Por exemplo, o BERT é muito mais capaz para os seguintes casos de uso:
- Análise de sentimentos: O BERT pode entender melhor o sentimento geral de um determinado texto ao analisar as palavras em qualquer direção.
- Reconhecimento de Entidade Nomeada: BERT é capaz de reconhecer diferentes entidades em um texto específico, incluindo locais, pessoas ou organizações.
- Respondendo a perguntas: devido às suas capacidades de compreensão superiores, o BERT é mais capaz de extrair informações do texto e responder a perguntas com precisão.
O modelo de aprendizado GPT também não é desleixado. Embora a análise de sentimentos possa não ser o seu forte, o GPT se destaca em várias outras aplicações:
- Criação de conteúdo: Se você já usou o ChatGPT, provavelmente já sabe disso. Quando se trata de criação de conteúdo, o GPT supera a maioria dos outros modelos. Basta escrever um prompt e ele produzirá uma resposta perfeitamente coerente (embora nem sempre precisa).
- Texto resumido: Basta copiar e colar um grande bloco de texto no ChatGPT e pedir para resumir. É capaz de resumir o texto enquanto mantém as informações principais.
- Maquina de tradução: O GPT pode ser ajustado para traduzir texto de um idioma para outro, graças à sua capacidade de gerar texto com base no contexto.
Usabilidade
Ao contrário do ChatGPT, que permite que qualquer pessoa aproveite o modelo GPT, o BERT não está prontamente disponível. Primeiro, você terá que baixar o originalmente publicado Caderno Jupyter para BERT e, em seguida, configurar um ambiente de desenvolvimento usando Google Colab ou TensorFlow.
Se você não quer se preocupar em usar um Caderno Jupyter ou não são tão técnicos, você pode considerar usar o ChatGPT, que é tão simples quanto fazer login em um site. No entanto, também cobrimos como usar o Jupyter Notebook, que deve fornecer um bom ponto de partida.
BERT e GPT mostram as capacidades da IA
Os modelos de treinamento BERT e GPT são exemplos claros do que a inteligência artificial é capaz. O ChatGPT é mais popular e já resultou em vários aplicativos adicionais, como o Auto-GPT, que estão interrompendo os fluxos de trabalho e alterando as funções do trabalho.
Embora haja ceticismo em relação à adoção da IA e o que isso pode significar para empregos, o potencial para o bem também existe. Muitas empresas como Google e OpenAI já estão trabalhando para estabelecer controles e regulamentar ainda mais a tecnologia de IA, o que pode ser um bom presságio para o futuro.