GPT vs. BERT : Quelles sont les différences entre les deux modèles linguistiques les plus populaires ?
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 des codes complexes.
Si GPT est le leader du marché, BERT est en fait le premier modèle de langage à être arrivé sur la scène en 2018. Mais lequel est le meilleur ? Et quelle est la différence entre GPT et BERT ?
Explication de 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 des textes en langage naturel, mais aussi répondre à des questions, composer des poèmes et même écrire des articles complets. ChatGPT est un excellent exemple d’IA générative alimentée par GPT.
Il a été considéré comme un changement 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.
Le GPT-4 est le plus récent et le plus grand d’une série de modèles GPT, et il est accessible si vous avez un abonnement ChatGPT Plus. GPT-4 est six fois plus grand que le modèle GPT-3, avec un nombre de paramètres estimé à un trillion, ce qui le rend beaucoup plus précis.
Qu’est-ce que le BERT ?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle de représentation linguistique de pré-entraînement 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 des deux directions pendant le traitement.
Cela permet au modèle de comprendre la signification des mots dans leur contexte et, à son tour, de mieux comprendre les structures linguistiques. Grâce à 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 de BERT, examinons les principales différences entre ces deux modèles linguistiques.
L’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 bidirectionnelle du contexte, ce qui signifie qu’il traite le texte à la fois de gauche à droite et de droite à gauche, ce qui lui permet de saisir le contexte dans les deux sens.
En revanche, les humains lisent les textes de gauche à droite (ou de droite à gauche, selon votre région). BERT est entraîné en utilisant un objectif de modélisation du langage masqué, où certains mots d’une phrase sont masqués, et le modèle est chargé de prédire les mots manquants sur la base du contexte environnant.
Cette méthode de pré-entraînement permet à BERT d’apprendre des représentations contextualisées profondes, ce qui le rend très efficace pour les tâches NLP telles que l’analyse des sentiments, la réponse aux questions et la reconnaissance des 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 l’ont précédé.
GPT est formé en utilisant un objectif de modélisation linguistique unidirectionnel (causal), où il prédit le mot suivant en fonction du contexte des mots précédents. C’est l’une des principales raisons pour lesquelles le GPT est si populaire pour la génération de contenu.
Données de formation
L’ORET et le GPT diffèrent par les types de données de formation 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 quel sera le mot suivant. Cela permet d’entraîner le modèle et de le rendre plus précis sur le plan contextuel.
Comme GPT, BERT est entraîné sur un corpus de texte à grande échelle. L’original a été entraîné sur la Wikipédia anglaise et BooksCorpus, un ensemble de données contenant environ 11 000 livres non publiés, ce qui représente environ 800 millions de mots, de différents genres tels que la fiction, la science et l’informatique.
BERT peut être pré-entraîné sur différents modèles de langage, ce qui, comme mentionné ci-dessus, lui permet d’être formé pour des applications spécifiques, avec l’option supplémentaire d’affiner ce modèle pré-entraîné.
À l’inverse, GPT-3 a été entraîné 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 provenant de Common Crawl, une archive publique de contenu web. Il peut également être affiné à des fins spécifiques.
En ce qui concerne le GPT-4, les informations sur les données d’entraînement sont un peu rares, mais il est fort probable que le GPT-4 soit entraîné sur un ensemble de données aussi diversifié, incluant potentiellement 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 réponses contextuellement pertinentes.
Cas d’utilisation
Bien qu’il s’agisse de deux modèles NLP très polyvalents, leurs différences architecturales les distinguent sur certains points. Par exemple, BERT est beaucoup plus performant pour les cas d’utilisation suivants :
- Analyse des sentiments : L’ORET peut mieux comprendre le sentiment général d’un texte donné en analysant les mots dans les deux sens.
- Reconnaissance des entités nommées: L’ORET est capable de reconnaître différentes entités dans un texte spécifique, y compris des lieux, des personnes ou des organisations.
- Répondre aux questions: Grâce à ses capacités de compréhension supérieures, l’ORET est plus à même d’extraire des informations d’un texte et de répondre à des questions avec précision.
Le modèle d’apprentissage GPT n’est pas en reste. Si l’analyse des sentiments n’est 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. Il suffit de rédiger un message pour obtenir une réponse parfaitement cohérente (même si elle n’est pas toujours exacte).
- Résumer un texte : Il suffit de copier-coller un gros bloc de texte dans ChatGPT et de lui demander de le résumer. Il est capable de résumer un texte tout en conservant l’essentiel de l’information.
- Traduction automatique : GPT peut être affiné pour traduire un texte d’une langue à l’autre, grâce à sa capacité à générer du texte en fonction du contexte.
Facilité d’utilisation
Contrairement à ChatGPT, qui permet à n’importe qui d’exploiter le modèle GPT, BERT n’est pas aussi facilement accessible. Tout d’abord, vous devez télécharger le document publié à l’origine. Jupyter Notebook pour BERT et configurer un environnement de développement en utilisant Google Colab ou TensorFlow.
Si vous ne voulez pas vous préoccuper de l’utilisation d’un Jupyter Notebook ou si vous n’êtes pas aussi technique, vous pouvez envisager d’utiliser ChatGPT, qui est aussi simple que de se connecter à un site Web. Cependant, nous avons également abordé la question de l’utilisation de Jupyter Notebook, 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. Le ChatGPT est plus populaire et a déjà donné lieu à plusieurs applications supplémentaires, telles que l’Auto-GPT, qui perturbent les flux de travail et modifient les fonctions professionnelles.
Si l’adoption de l’IA et ses conséquences sur l’emploi suscitent le scepticisme, elle peut aussi avoir des effets positifs. De nombreuses entreprises comme Google et OpenAI travaillent déjà à l’établissement de contrôles et à une réglementation plus poussée de la technologie de l’IA, ce qui pourrait être de bon augure pour l’avenir.
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Quelle est la différence entre BERT et GPT pour la traduction automatique ?
La traduction automatique est le processus de traduction d’un texte d’une langue à une autre. Le GPT-3 peut effectuer une traduction automatique en générant un texte dans la langue cible. Le BERT, quant à lui, peut effectuer une traduction automatique en encodant le contexte d’un mot dans une phrase et en traduisant sur la base de ce contexte.
Quelle est la différence entre l’ORET et le GPT-2 ?
Ils sont identiques en ce sens qu’ils sont tous deux basés sur l’architecture du transformateur, mais ils sont fondamentalement différents en ce sens que BERT n’a que les blocs d’encodage du transformateur, tandis que GPT-2 n’a que les blocs de décodage du transformateur.
Quelle est la différence entre BERT Google et GPT-4 ?
L’une des principales différences réside dans le type de tâches pour lesquelles ils sont conçus. Bert Google est principalement utilisé pour des tâches telles que l’analyse des sentiments, la réponse aux questions et la reconnaissance des entités nommées, tandis que ChatGPT-4 est conçu pour l’IA conversationnelle et les applications de chatbot. Une autre différence réside dans la manière dont ils traitent le texte.
Quelle est la différence entre BERT et les autres modèles de langage traditionnels ?
L’ORET est différent parce qu’il est conçu pour lire dans les deux sens à la fois. Cette capacité, rendue possible par l’introduction des transformateurs, est connue sous le nom de bidirectionnalité.
