比较两种最流行的语言模型chatGPT vs BERT

自然语言处理 (NLP) 在过去几年中取得了长足的进步。 随着chatGPT和BERT等强大语言新模型的开发，现在可以创建能够理解人类语言并与之交互的复杂应用程序。所以我们需要了解它们的不同之处，并探索它们的无限能力。

什么是ChatGPT？
ChatGPT是OpenAI开发的一种自回归语言模型。 它在来自维基百科、书籍和网页等数据来源达到45TB的文本数据集上进行了训练。 该模型能够在给出提示时生成类似人类的文本。 它还可以用于诸如问答、总结、翻译等任务。

基于GPT-3的AI编写工具示例
目前有几个 AI 内容编写工具使用 GPT-3，例如：
Jasper
ChibiAI
WriteSonic
Simplified
Kafkai
Copysmith
什么是BERT？
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是 Google AI 开发的另一种流行语言模型。 与chatGPT不同的是，BERT 是一种双向 Transformer 模型，在进行预测时会同时考虑左右上下文。 这使其更适合情感分析或自然语言理解 (NLU) 任务。

BERT 用例
BERT 是许多服务的基础，例如：
谷歌搜索引擎
微软 Azure 认知服务
谷歌自然语言 API

chatGPT和BERT的区别
chatGPT和BERT之间最明显的区别是它们的架构。 上面说了，GPT是自回归模型，而BERT是双向的。chatGPT在进行预测时只考虑左侧上下文，而BERT会同时考虑左侧和右侧上下文。 这使得BERT更适合情感分析或 NLU 等任务，在这些任务中，理解句子或短语的完整上下文至关重要。

两个模型之间的另一个区别在于它们的训练数据集。 虽然这两个模型都在来自维基百科和书籍等来源的大型文本数据集上进行了训练，但chatGPT在 45TB 的数据上进行了训练，而BERT在 3TB 的数据上进行了训练。 因此，chatGPT可以访问比BERT更多的信息，这可以使其在特定任务（例如摘要或翻译）中具有优势，在这些任务中访问更多数据可能是有益的。

最后，在尺寸方面也存在差异。 虽然这两个模型都非常大（chatGPT有 15 亿个参数，而BERT有 3.4 亿个参数），但chatGPT比其前身大得多，因为它的训练数据集规模更大（比用于训练的数据集大 470 倍） BERT）。

chatGPT和BERT之间的相似之处
尽管它们在架构和训练数据集大小上存在差异，但chatGPT和BERT之间也有一些相似之处：

他们使用 Transformer 架构通过注意力机制从基于文本的数据集中学习上下文。
它们是无监督学习模型（它们不需要标记数据进行训练）。
他们可以执行各种 NLP 任务，例如问答、总结或翻译，并根据任务的不同准确度各不相同。
chatGPT与 BERT：能力比较
chatGPT和BERT都已被证明在各种 NLP 任务上表现良好，包括问答、摘要或翻译，根据手头的任务具有不同程度的准确度。

然而，由于其更大的训练数据集大小，chatGPT在某些任务中往往优于其前身，例如摘要或翻译，在这些任务中访问更多数据可能是有益的。

在情感分析或 NLU 等其他任务中，BERT 由于其双向性质而往往做得更好，这使得它在进行预测时可以同时考虑左右上下文。 相比之下，chatGPT在预测句子中的单词或短语时只考虑左上下文。

最重要的是，chatGPT和BERT已经证明自己是有价值的工具，可以以不同的准确度执行各种 NLP 任务。 然而，由于它们在体系结构和训练数据集大小方面的差异，每个模型都比其他模型更适合某些任务。例如，chatGPT更适合摘要或翻译，而BERT更适合情感分析或 NLU。 最终，两种模型之间的选择将取决于您的具体需求以及您希望完成的任务。