जीपीटी बनाम। बर्ट: दो सर्वाधिक लोकप्रिय भाषा मॉडलों के बीच क्या अंतर हैं?

ChatGPT की लोकप्रियता इस बात का प्रमाण है कि नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) कितनी आगे बढ़ चुकी है। GPT-3, GPT-4, और BERT जैसे ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर मॉडल मानव जैसी बातचीत करने में सक्षम हैं, और कुछ का उपयोग जटिल कोड लिखने के लिए भी किया जा सकता है।

जबकि GPT मार्केट लीडर है, BERT वास्तव में पहला भाषा मॉडल था जो 2018 में दृश्य में आया था। लेकिन कौन सा बेहतर है? और GPT और BERT में क्या अंतर है?

GPT-3 और GPT-4 की व्याख्या करना

GPT-3 (जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर 3) जून 2020 में OpenAI द्वारा लॉन्च किया गया एक ऑटोरेग्रेसिव लैंग्वेज मॉडल है। यह 175 बिलियन मापदंडों के साथ एक ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो इसे अब तक निर्मित सबसे बड़े भाषा मॉडल में से एक बनाता है।

GPT-3 प्राकृतिक भाषा पाठ उत्पन्न कर सकता है, साथ ही प्रश्नों का उत्तर दे सकता है, कविता रचना कर सकता है और यहाँ तक कि पूरा लेख भी लिख सकता है। ChatGPT जनरेटिव AI का एक प्रमुख उदाहरण है जीपीटी द्वारा संचालित।

इसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए गेम-चेंजर माना गया है, और इसमें चैटबॉट्स, भाषा अनुवाद और सामग्री निर्माण सहित संभावित अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है।

GPT-4, GPT मॉडल की श्रृंखला में नवीनतम और सबसे बड़ा है, और यदि आप चैटजीपीटी प्लस सदस्यता लें. GPT-4, GPT-3 मॉडल से छह गुना बड़ा है, अनुमानित एक ट्रिलियन पैरामीटर के साथ, इसे और अधिक सटीक बनाता है।

बर्ट क्या है?

बर्ट (ट्रांसफॉर्मर्स से द्विदिश एनकोडर प्रतिनिधित्व) एक पूर्व-प्रशिक्षण भाषा प्रतिनिधित्व मॉडल है जो 2018 में Google द्वारा बनाए गए एनएलपी अनुप्रयोगों को ठीक करता है। अन्य एनएलपी मॉडलों के विपरीत जो एकदिशीय ध्यान प्रवाह का उपयोग करते हैं, बीईआरटी द्विदिशीय प्रवाह का उपयोग करता है, जो प्रसंस्करण के दौरान दोनों दिशाओं से संदर्भ का उपयोग करने की अनुमति देता है।

यह मॉडल को शब्दों के अर्थ को संदर्भ में समझने की अनुमति देता है और बदले में भाषा संरचनाओं को बेहतर ढंग से समझता है। BERT के साथ, Google अब जटिल प्रश्नों के लिए अधिक सटीक खोज परिणाम प्रदान कर सकता है - विशेष रूप से वे जो "के लिए," "से," और "से" जैसे पूर्वसर्गों पर निर्भर करते हैं।

GPT और BERT के बीच मुख्य अंतर

अब जबकि आपके पास GPT और BERT के बारे में एक संक्षिप्त जानकारी है, आइए इन दो भाषा मॉडलों के बीच मुख्य अंतरों पर चर्चा करें।

वास्तुकला

आर्किटेक्चर कई परतों को संदर्भित करता है जो मशीन-लर्निंग मॉडल बनाते हैं। GPT और BERT विभिन्न मॉडलों का उपयोग करते हैं। BERT को द्विदिश संदर्भ प्रतिनिधित्व के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसका अर्थ है कि यह बाएँ-से-दाएँ और दाएँ-से-बाएँ दोनों से पाठ को संसाधित करता है, जिससे यह दोनों दिशाओं से संदर्भ प्राप्त कर सकता है।

इसके विपरीत, मनुष्य पाठ को बाएं से दाएं (या आपके स्थान के आधार पर दाएं से बाएं) पढ़ते हैं। BERT को एक नकाबपोश भाषा मॉडलिंग उद्देश्य का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जहाँ एक वाक्य में कुछ शब्द नकाबपोश होते हैं, और मॉडल को आसपास के संदर्भ के आधार पर लापता शब्दों की भविष्यवाणी करने का काम सौंपा जाता है।

यह पूर्व-प्रशिक्षण पद्धति बीईआरटी को गहन प्रासंगिक अभ्यावेदन सीखने की अनुमति देती है, जिससे यह भावना विश्लेषण, प्रश्न-उत्तर और नामित इकाई पहचान जैसे एनएलपी कार्यों के लिए अत्यधिक प्रभावी हो जाती है।

इसके विपरीत, GPT एक ऑटोरेग्रेसिव मॉडल है, जिसका अर्थ है कि यह बाएं से दाएं क्रमिक रूप से पाठ उत्पन्न करता है, जो अगले शब्द को उसके पहले आने वाले शब्दों के आधार पर भविष्यवाणी करता है।

जीपीटी को एक यूनिडायरेक्शनल (कारणात्मक) भाषा मॉडलिंग उद्देश्य का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जहां यह पिछले शब्दों के संदर्भ में अगले शब्द की भविष्यवाणी करता है। जीपीटी सामग्री निर्माण के लिए इतना लोकप्रिय क्यों है इसका एक मुख्य कारण है।

प्रशिक्षण जानकारी

BERT और GPT उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रशिक्षण डेटा के प्रकारों में भिन्न होते हैं। BERT को एक नकाबपोश भाषा मॉडल का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जिसका अर्थ है कि कुछ शब्द नकाबपोश हैं, और एल्गोरिथ्म को भविष्यवाणी करनी है कि अगला शब्द क्या होने की संभावना है। यह मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद करता है और इसे प्रासंगिक रूप से अधिक सटीक बनाता है।

GPT की तरह, BERT को टेक्स्ट के बड़े पैमाने पर कॉर्पस पर प्रशिक्षित किया जाता है। मूल को अंग्रेजी विकिपीडिया और बुक्सकॉर्पस पर प्रशिक्षित किया गया था, एक डेटासेट जिसमें लगभग 11,000 थे अप्रकाशित पुस्तकें, जो लगभग 800 मिलियन शब्द हैं, विभिन्न विधाओं जैसे कि कल्पना, विज्ञान और कंप्यूटिंग।

BERT को विभिन्न भाषा मॉडल पर पूर्व-प्रशिक्षित किया जा सकता है, जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, यह इस पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को फाइन-ट्यून करने के अतिरिक्त विकल्प के साथ विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।

इसके विपरीत, GPT-3 को वेबटेक्स्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, जो विकिपीडिया, पुस्तकों और लेखों जैसे स्रोतों से वेब पेज युक्त एक बड़े पैमाने का कॉर्पस है। इसमें कॉमन क्रॉल का पाठ भी शामिल है, जो वेब सामग्री का सार्वजनिक रूप से उपलब्ध संग्रह है। और इसे विशिष्ट उद्देश्यों के लिए ठीक-ठीक भी किया जा सकता है।

GPT-4 के लिए, प्रशिक्षण डेटा की जानकारी थोड़ी दुर्लभ है, लेकिन यह काफी संभावना है कि GPT-4 को समान रूप से विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, संभावित रूप से प्राकृतिक भाषा की समझ और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक उत्पन्न करने की क्षमता में सुधार के लिए नए स्रोतों और डेटा की एक बड़ी मात्रा भी शामिल है प्रतिक्रियाएँ।

बक्सों का इस्तेमाल करें

जबकि दोनों अत्यधिक बहुमुखी एनएलपी मॉडल हैं, उनके वास्तुशिल्प अंतर उन्हें कुछ मायनों में अलग करते हैं। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित उपयोग मामलों के लिए BERT कहीं अधिक सक्षम है:

1. भावनाओं का विश्लेषण: BERT किसी दिए गए पाठ की समग्र भावना को बेहतर ढंग से समझ सकता है क्योंकि यह किसी भी दिशा में शब्दों का विश्लेषण करता है।
2. नामित इकाई मान्यता: BERT स्थान, लोगों या संगठनों सहित पाठ के किसी विशिष्ट भाग में विभिन्न संस्थाओं को पहचानने में सक्षम है।
3. सवालों का जवाब दे: अपनी बेहतर समझ क्षमताओं के कारण, BERT पाठ से जानकारी निकालने और प्रश्नों का सटीक उत्तर देने में अधिक सक्षम है।

GPT लर्निंग मॉडल भी कोई कमी नहीं है। जबकि मनोभाव विश्लेषण इसकी विशेषता नहीं हो सकता है, GPT कई अन्य अनुप्रयोगों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है:

1. सामग्री निर्माण: यदि आपने ChatGPT का उपयोग किया है, तो आप शायद इसके बारे में पहले से ही जानते होंगे। जब सामग्री निर्माण की बात आती है, तो GPT अधिकांश अन्य मॉडलों को पीछे छोड़ देता है। बस एक संकेत लिखें, और यह पूरी तरह से सुसंगत (हालांकि हमेशा सटीक नहीं) प्रतिक्रिया का मंथन करेगा।
2. सारांशित पाठ: बस चैटजीपीटी में टेक्स्ट के एक बड़े ब्लॉक को कॉपी-पेस्ट करें और इसे सारांशित करने के लिए कहें। यह मुख्य जानकारी को बनाए रखते हुए पाठ को सारांशित करने में सक्षम है।
3. मशीन अनुवाद: जीपीटी को एक भाषा से दूसरी भाषा में पाठ का अनुवाद करने के लिए ठीक किया जा सकता है, संदर्भ के आधार पर पाठ उत्पन्न करने की इसकी क्षमता के लिए धन्यवाद।

प्रयोज्य

ChatGPT के विपरीत, जो किसी को भी GPT मॉडल का लाभ उठाने देता है, BERT आसानी से उपलब्ध नहीं है। सबसे पहले, आपको मूल रूप से प्रकाशित को डाउनलोड करना होगा ज्यूपिटर नोटबुक BERT के लिए और फिर Google Colab या TensorFlow का उपयोग करके एक विकास वातावरण स्थापित करें।

यदि आप ए का उपयोग करने के बारे में चिंता नहीं करना चाहते हैं ज्यूपिटर नोटबुक या उतने तकनीकी नहीं हैं, तो आप ChatGPT का उपयोग करने पर विचार कर सकते हैं, जो कि किसी वेबसाइट में लॉग इन करने जितना आसान है। हालाँकि, हमने भी कवर किया है ज्यूपिटर नोटबुक का उपयोग कैसे करें, जो आपको एक अच्छा शुरुआती बिंदु देना चाहिए।

BERT और GPT AI की क्षमताओं को प्रदर्शित करते हैं

BERT और GPT प्रशिक्षण मॉडल इस बात के स्पष्ट उदाहरण हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या करने में सक्षम है। चैटजीपीटी अधिक लोकप्रिय है और इसके परिणामस्वरूप ऑटो-जीपीटी जैसे कई अतिरिक्त एप्लिकेशन पहले ही आ चुके हैं, जो वर्कफ़्लो को बाधित कर रहे हैं और नौकरी के कार्यों को बदल रहे हैं।

जबकि एआई अपनाने और नौकरियों के लिए इसका क्या मतलब हो सकता है, के बारे में संदेह है, अच्छे की संभावना भी है। Google और OpenAI जैसी कई कंपनियां पहले से ही नियंत्रण स्थापित करने और AI तकनीक को और विनियमित करने के लिए काम कर रही हैं, जो भविष्य के लिए अच्छा हो सकता है।