La popolarità di ChatGPT è una testimonianza di quanto sia arrivata l’elaborazione del linguaggio naturale (PNL). I modelli di architettura Transformer come GPT-3, GPT-4 e BERT sono in grado di effettuare conversazioni simili a quelle umane e alcuni possono persino essere utilizzati per scrivere codice complesso.
Mentre GPT è il leader di mercato, BERT è stato in realtà il primo modello linguistico arrivato sulla scena nel 2018. Ma qual è il migliore? E qual è la differenza tra GPT e BERT?
Spiegazione di GPT-3 e GPT-4
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) è un modello di linguaggio autoregressivo lanciato da OpenAI nel giugno 2020. Utilizza un’architettura di trasformatore con 175 miliardi di parametri, rendendolo uno dei più grandi modelli di linguaggio mai costruiti.
GPT-3 può generare testo in linguaggio naturale, rispondere a domande, comporre poesie e persino scrivere articoli completi. ChatGPT è un ottimo esempio di intelligenza artificiale generativa alimentata da GPT.
È stato considerato un punto di svolta per l’elaborazione del linguaggio naturale e ha una vasta gamma di potenziali applicazioni, inclusi chatbot, traduzione linguistica e creazione di contenuti.
GPT-4 è l’ultimo e il più grande di una serie di modelli GPT ed è accessibile se si dispone di un abbonamento ChatGPT Plus. GPT-4 è sei volte più grande del modello GPT-3, con una stima di un trilione di parametri, il che lo rende molto più accurato.
Cos’è BERT?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un modello di rappresentazione del linguaggio pre-training che mette a punto le applicazioni NLP create da Google nel 2018. A differenza di altri modelli NLP che utilizzano un flusso di attenzione unidirezionale, BERT utilizza un flusso bidirezionale, che gli consente di utilizzare il contesto da entrambe le direzioni durante la lavorazione.
Ciò consente al modello di comprendere il significato delle parole nel contesto e, a sua volta, di comprendere meglio le strutture linguistiche. Con BERT, Google può ora fornire risultati di ricerca più accurati per query complesse, in particolare quelle che si basano su preposizioni come “for”, “to” e “from”.
Le principali differenze tra GPT e BERT
Ora che hai una breve idea su GPT e BERT, discutiamo le principali differenze tra questi due modelli linguistici.
Architettura
L’architettura si riferisce ai numerosi livelli che formano un modello di apprendimento automatico. GPT e BERT utilizzano modelli diversi. BERT è progettato per la rappresentazione del contesto bidirezionale, il che significa che elabora il testo sia da sinistra a destra che da destra a sinistra, consentendogli di acquisire il contesto da entrambe le direzioni.
Al contrario, gli umani leggono il testo da sinistra a destra (o da destra a sinistra, a seconda delle impostazioni locali). BERT viene addestrato utilizzando un obiettivo di modellazione del linguaggio mascherato, in cui alcune parole in una frase sono mascherate e il modello ha il compito di prevedere le parole mancanti in base al contesto circostante.
Questo metodo di pre-formazione consente a BERT di apprendere rappresentazioni profondamente contestualizzate, rendendolo estremamente efficace per attività di PNL come l’analisi del sentimento, la risposta a domande e il riconoscimento di entità denominate.
Al contrario, GPT è un modello autoregressivo, nel senso che genera testo in sequenza da sinistra a destra, prevedendo la parola successiva in una frase in base alle parole che l’hanno preceduta.
GPT viene addestrato utilizzando un obiettivo di modellazione del linguaggio unidirezionale (causale), in cui prevede la parola successiva dato il contesto delle parole precedenti. Questo è uno dei motivi principali per cui GPT è così popolare per la generazione di contenuti.
Dati di formazione
BERT e GPT differiscono nei tipi di dati di addestramento che utilizzano. BERT viene addestrato utilizzando un modello di linguaggio mascherato, il che significa che alcune parole sono mascherate e l’algoritmo deve prevedere quale sarà probabilmente la parola successiva. Questo aiuta ad addestrare il modello e lo rende più contestualmente accurato.
Come GPT, BERT viene addestrato su un corpus di testo su larga scala. L’originale è stato addestrato sulla Wikipedia inglese e su BooksCorpus, un set di dati contenente circa 11.000 libri inediti, che ammontano a circa 800 milioni di parole, di vari generi come narrativa, scienza e informatica.
Il BERT può essere pre-addestrato su diversi modelli linguistici, il che, come accennato in precedenza, gli consente di essere addestrato per applicazioni specifiche, con l’ulteriore possibilità di mettere a punto questo modello pre-addestrato.
Al contrario, GPT-3 è stato addestrato sul set di dati WebText, un corpus su larga scala contenente pagine Web da fonti come Wikipedia, libri e articoli. Include anche il testo di Common Crawl, un archivio di contenuti web pubblicamente disponibile. E può anche essere messo a punto per scopi specifici.
Per quanto riguarda GPT-4, le informazioni sui dati di addestramento sono un po’ scarse, ma è molto probabile che GPT-4 sia addestrato su un set di dati altrettanto diverso, includendo potenzialmente fonti più recenti e un volume di dati ancora maggiore per migliorare la sua comprensione del linguaggio naturale e la sua capacità di generare risposte contestualmente rilevanti.
Casi d’uso
Sebbene entrambi siano modelli di PNL altamente versatili, le loro differenze architettoniche li distinguono in alcuni modi. Ad esempio, BERT è molto più capace per i seguenti casi d’uso:
- Analisi del sentimento: BERT può comprendere meglio il sentimento generale di un determinato testo in quanto analizza le parole in entrambe le direzioni.
- Riconoscimento di entità denominate: BERT è in grado di riconoscere diverse entità in una specifica porzione di testo, inclusi luoghi, persone o organizzazioni.
- Rispondendo alle domande: Grazie alle sue superiori capacità di comprensione, BERT è maggiormente in grado di estrarre informazioni dal testo e di rispondere alle domande in modo accurato.
Anche il modello di apprendimento GPT non è sciatto. Mentre l’analisi del sentiment potrebbe non essere il suo forte, GPT eccelle in molte altre applicazioni:
- Creazione di contenuti: Se hai utilizzato ChatGPT, probabilmente lo sai già. Quando si tratta di creare contenuti, GPT supera in astuzia la maggior parte degli altri modelli. Basta scrivere un prompt e produrrà una risposta perfettamente coerente (anche se non sempre accurata).
- Testo riassuntivo: Basta copiare e incollare un grande blocco di testo in ChatGPT e chiedergli di riassumerlo. È in grado di riassumere il testo mantenendo le informazioni di base.
- Traduzione automatica: GPT può essere messo a punto per tradurre il testo da una lingua all’altra, grazie alla sua capacità di generare testo in base al contesto.
Usabilità
A differenza di ChatGPT, che consente a chiunque di sfruttare il modello GPT, BERT non è così facilmente disponibile. Innanzitutto, dovrai scaricare il file originariamente pubblicato Taccuino di Giove per BERT e quindi impostare un ambiente di sviluppo utilizzando Google Colab o TensorFlow.
Se non vuoi preoccuparti di utilizzare un notebook Jupyter o non sei così tecnico, potresti prendere in considerazione l’utilizzo di ChatGPT, che è semplice come accedere a un sito Web. Tuttavia, abbiamo anche spiegato come utilizzare Jupyter Notebook, che dovrebbe darti un buon punto di partenza.
BERT e GPT mostrano le capacità dell’IA
I modelli di addestramento BERT e GPT sono chiari esempi di ciò di cui è capace l’intelligenza artificiale. ChatGPT è più popolare e ha già portato a diverse applicazioni aggiuntive, come Auto-GPT, che stanno interrompendo i flussi di lavoro e cambiando le funzioni lavorative.
Mentre c’è scetticismo sull’adozione dell’IA e su cosa potrebbe significare per i posti di lavoro, c’è anche il potenziale per il bene. Molte aziende come Google e OpenAI stanno già lavorando per stabilire controlli e regolamentare ulteriormente la tecnologia AI, il che potrebbe essere di buon auspicio per il futuro.