ChatGPT 的流行证明了自然语言处理 (NLP) 已经走了多远。GPT-3、GPT-4 和 BERT 等 Transformer 架构模型能够进行类人对话，有些甚至可以用来编写复杂的代码。
虽然 GPT 是市场领导者，但 BERT 实际上是 2018 年出现的第一个语言模型。但哪个更好呢？GPT 和 BERT 有什么区别？
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是 OpenAI 于 2020 年 6 月推出的自回归语言模型。它采用了具有 1750 亿个参数的 transformer 架构，使其成为有史以来构建的最大的语言模型之一。
GPT-3 可以生成自然语言文本，也可以回答问题、作诗，甚至撰写完整的文章。ChatGPT 是由 GPT 提供支持的生成式 AI 的典型示例。
它被认为是自然语言处理的游戏规则改变者，具有广泛的潜在应用，包括聊天机器人、语言翻译和内容创建。
GPT-4 是一系列 GPT 模型中最新和最大的，如果您订阅了 ChatGPT Plus就可以使用。GPT-4 比 GPT-3 模型大六倍，估计有 1 万亿个参数，使其更加准确。
什么是BERT？
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是 Google 在 2018 年创建的一种预训练语言表示模型，用于微调 NLP 应用程序。与其他使用单向注意力流的 NLP 模型不同，BERT 使用双向流，这使得它可以使用来自上下文的上下文加工过程中的两个方向。
这使模型能够理解上下文中单词的含义，进而更好地理解语言结构。借助 BERT，谷歌现在可以为复杂的查询提供更准确的搜索结果——尤其是那些依赖于“for”、“to”和“from”等介词的查询。
GPT 和 BERT 之间的主要区别
现在您对 GPT 和 BERT 有了一个简要的了解，让我们讨论一下这两种语言模型之间的主要区别。
建筑学
架构是指构成机器学习模型的众多层。GPT 和 BERT 使用不同的模型。BERT 专为双向上下文表示而设计，这意味着它处理从左到右和从右到左的文本，从而允许它从两个方向捕获上下文。
相比之下，人类从左到右（或从右到左，取决于您的语言环境）阅读文本。BERT 使用掩码语言建模目标进行训练，其中句子中的某些单词被掩码，模型的任务是根据周围上下文预测缺失的单词。
这种预训练方法允许 BERT 学习深度上下文表示，使其对情感分析、问答和命名实体识别等 NLP 任务非常有效。
相比之下，GPT 是一种自回归模型，这意味着它从左到右按顺序生成文本，根据前面出现的单词预测句子中的下一个单词。
GPT 使用单向（因果）语言建模目标进行训练，它根据先前单词的上下文预测下一个单词。这是 GPT 在内容生成方面如此受欢迎的主要原因之一。
训练数据
BERT 和 GPT 在使用的训练数据类型上有所不同。BERT 使用掩码语言模型进行训练，这意味着某些单词被掩码，算法必须预测下一个单词可能是什么。这有助于训练模型并使其在上下文中更加准确。
与 GPT 一样，BERT 在大规模文本语料库上进行训练。原始数据集是在英语维基百科和 BooksCorpus 上训练的，该数据集包含大约 11,000 本未出版的书籍，总计约 8 亿个单词，来自小说、科学和计算等各种类型。
BERT 可以在不同的语言模型上进行预训练，如上所述，它可以针对特定应用程序进行训练，并增加了对该预训练模型进行微调的选项。
相反，GPT-3 是在 WebText 数据集上训练的，WebText 数据集是一个大型语料库，包含来自维基百科、书籍和文章等来源的网页。它还包括来自 Common Crawl 的文本，Common Crawl 是一个公开可用的 Web 内容存档。它还可以针对特定目的进行微调。
至于 GPT-4，训练数据信息有点稀缺，但 GPT-4 很可能是在类似多样化的数据集上训练的，可能包括更新的来源和更大的数据量，以提高其对自然语言和它产生上下文相关响应的能力。
用例
虽然两者都是高度通用的 NLP 模型，但它们的架构差异使它们在几个方面有所不同。例如，BERT 更适合以下用例：
- 情感分析： BERT 可以更好地理解给定文本的整体情感，因为它可以从任一方向分析单词。
- 命名实体识别：BERT 能够识别特定文本片段中的不同实体，包括位置、人员或组织。
- 回答问题：由于其超强的理解能力，BERT 更能够从文本中提取信息并准确地回答问题。
GPT 学习模型也毫不逊色。虽然情绪分析可能不是它的强项，但 GPT 在其他几个应用程序中表现出色：
- 内容创建：如果您使用过 ChatGPT，您可能已经知道这一点。在内容创建方面，GPT 胜过大多数其他模型。只需写一个提示，它就会产生一个完美连贯（尽管并不总是准确）的响应。
- 总结文本： 只需在 ChatGPT 中复制粘贴一大段文本，然后让它对其进行总结。它能够在保留核心信息的同时总结文本。
- 机器翻译： GPT 可以针对将文本从一种语言翻译成另一种语言进行微调，这要归功于它能够根据上下文生成文本。
可用性
与允许任何人利用 GPT 模型的 ChatGPT 不同，BERT 并不那么容易获得。首先，您必须下载最初发布的用于BERT 的Jupyter Notebook，然后使用 Google Colab 或 TensorFlow 设置开发环境。
如果您不想担心使用Jupyter Notebook或不太懂技术，您可以考虑使用 ChatGPT，它就像登录网站一样简单。但是，我们还介绍了如何使用 Jupyter Notebook，这应该能为您提供一个良好的起点。
BERT和GPT展示AI的能力
BERT 和 GPT 训练模型是人工智能能力的明显例子。ChatGPT 更受欢迎，并且已经产生了几个额外的应用程序，例如 Auto-GPT，它们正在破坏工作流程并改变工作职能。
尽管人们对 AI 的采用及其对工作的意义持怀疑态度，但也存在良好的潜力。谷歌和 OpenAI 等许多公司已经在努力建立控制措施并进一步规范 AI 技术，这预示着未来的好兆头。
