Bert vs GPT: Principais diferenças entre esses dois modelos de IA

O processamento de linguagem natural fez avanços notáveis nos últimos anos graças a modelos de linguagem inovadores como BERT e GPT. Esses modelos possibilitaram a criação de programas sofisticados capazes de interagir com a linguagem humana, revolucionando a forma como nos comunicamos com a tecnologia. Com a introdução do GPT, surgiu a rivalidade entre os modelos de linguagem que alimentam o conteúdo baseado em IA.

Este artigo explorará as diferenças significativas entre os modelos de linguagem mais populares, GPT e BERT. Além disso, também exploraremos a melhor ferramenta PDF, como o UPDF, para ver suas capacidades e eficácia quando usada junto com essas ferramentas.

Parte 1. Visão geral do GPT e seus casos de uso

A forma completa de GPT é Generative Pre-trained Transformer, um modelo de linguagem de IA que usa aprendizado profundo para gerar linguagem e conteúdo semelhantes aos humanos. Os modelos GPT são treinados em grandes quantidades de dados de texto para aprender os padrões e relações na linguagem e, em seguida, desenvolver o novo texto com base nos padrões aprendidos.

GPT-3 é a versão mais proeminente da série GPT, lançada em junho de 2020 pela OpenAI. É um modelo de linguagem autoregressivo com 175 bilhões de parâmetros, tornando-o um dos maiores modelos de linguagem já construídos.

Casos de uso do GPT:

• Tradução de linguagem: GPT-3 pode ser usado para tradução de linguagem. Ele traduz texto de um idioma para outro com alta precisão.
• Criação de conteúdo: Usado para gerar conteúdo como artigos, postagens de blog e descrições de produtos. No entanto, também pode ser usado para criar resumos de documentos longos.
• Resposta a perguntas: Capaz de responder a perguntas feitas pelos usuários. Ajuda a fornecer respostas para perguntas de conhecimento geral e perguntas relacionadas a um domínio específico.
• Conclusão de texto: Frequentemente referido como ferramenta de conclusão de texto. Por exemplo, o GPT completa automaticamente e-mails, postagens em mídias sociais e mensagens de texto.

Parte 2. Visão geral do BERT e seus casos de uso

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de linguagem popular desenvolvido pelo Google AI. Ao fazer previsões, um modelo de transformador bidirecional considera o contexto à esquerda e à direita de uma palavra. O BERT é projetado para ajudar em várias tarefas de compreensão de linguagem natural (NLU), como resposta a perguntas, análise de sentimentos e reconhecimento de entidades nomeadas.

Ele usa uma abordagem de pré-treinamento que envolve aprendizado não supervisionado para treinar um modelo em grandes quantidades de dados de texto. Esta abordagem de pré-treinamento permite que o BERT entenda melhor o contexto de uma palavra, e é uma das razões pelas quais o BERT se tornou tão popular na comunidade NLP.

Casos de uso do BERT:

• Motor de busca do Google: O BERT foi integrado ao motor de busca do Google para ajudar a entender melhor as consultas dos usuários e fornecer resultados de pesquisa mais relevantes.
• Biblioteca Transformer Huggingface: Um dos modelos incluídos na Biblioteca Transformer Huggingface, uma biblioteca de código aberto popular para processamento de linguagem natural.
• Serviços Cognitivos do Microsoft Azure: Também usado nos Serviços Cognitivos do Azure da Microsoft, que oferece um conjunto de ferramentas alimentadas por IA para desenvolvedores.
• API de Linguagem Natural do Google: Esta API usa o BERT para alimentar seus recursos de análise de sentimentos e reconhecimento de entidades.

Parte 3. Semelhanças entre GPT-3 e BERT

O GPT 4 e o BERT são dois dos modelos de processamento de linguagem natural mais poderosos no campo do aprendizado de máquina. Cada um desses modelos de linguagem de IA tem características e recursos únicos que os fazem se destacar. No entanto, apesar de suas diferenças, esses dois modelos compartilham algumas semelhanças em design e capacidades. Nesse sentido, abaixo podemos notar algumas semelhanças entre ambos:

Arquitetura

GPT e BERT usam a arquitetura Transformer, uma arquitetura de rede neural projetada para aprender relações contextuais entre palavras em um texto usando mecanismos de atenção. O mecanismo de atenção permite que o modelo se concentre em partes específicas do texto que são mais relevantes para o contexto de uma determinada tarefa.

Método de Aprendizado

 Outra semelhança entre GPT e BERT é que ambos são modelos de aprendizado não supervisionado. Isso significa que eles não requerem dados rotulados para treinamento. Em vez disso, eles são treinados em grandes quantidades de dados de texto não estruturados, o que os torna capazes de aprender os padrões e estruturas da linguagem natural.

Tarefas de NLP

GPT e BERT podem realizar várias tarefas de NLP, como resposta a perguntas, resumo ou tradução, entre outras. Embora ambos os modelos tenham mostrado resultados impressionantes em várias tarefas, o grau de precisão pode variar dependendo da tarefa específica e do tamanho do conjunto de treinamento.

Parte 4. Principais diferenças entre GPT-3 e BERT

GPT e BERT são dois dos modelos de processamento de linguagem natural mais populares usados em várias tarefas. Embora compartilhem certas semelhanças, como serem baseados na arquitetura do transformador, existem diferenças significativas entre os dois modelos que os diferenciam. Veja uma série de diferenças que ambos oferecem:

Essas diferenças destacam que, embora ChatGPT e BERT sejam poderosos modelos de NLP, eles têm características únicas que os tornam mais adequados para tarefas específicas. Considerar essas diferenças é essencial ao escolher qual modelo usar para uma aplicação específica.

Parte 5. Qual conquistará o futuro mercado de IA, GPT ou BERT?

Quando se trata de GPT 3 vs. BERT, ambos têm suas vantagens e limitações únicas. No entanto, parece que BERT está melhor posicionado para dominar o futuro mercado de NLP. Uma das razões para isso é a arquitetura bidirecional do BERT, que permite considerar tanto o contexto à esquerda quanto à direita, permitindo que ele entenda melhor o contexto completo de uma frase ou frase.

Isso o torna particularmente adequado para tarefas como análise de sentimentos, classificação de texto, reconhecimento de entidades nomeadas, NLU e resposta a perguntas. Além disso, o tamanho relativamente menor do BERT e a velocidade de inferência mais rápida tornam-no uma escolha mais prática para aplicações em tempo real que requerem processamento rápido e eficiente. Na verdade, BERT serviu como base para o desenvolvimento de muitos modelos derivados.

Além disso, o lançamento do DistilBERT, uma versão menor do BERT, ilustra ainda mais sua versatilidade e impacto. No entanto, a competição entre GPT e BERT ainda está em andamento, e é provável que ambos os modelos continuem a evoluir e melhorar.

Parte 6. GPT ou BERT serão usados em software PDF?

Existe a possibilidade de GPT ou BERT serem usados em software PDF, mas isso depende dos objetivos e necessidades específicos dos desenvolvedores de software. Alguns dos softwares PDF adicionam integração com ChatGPT e oferecem recursos como resumir PDFs, revisar PDFs, reescrever PDFs. Um exemplo de uma ferramenta de edição de PDF que aproveita os modelos de NLP é o UPDF. É uma ferramenta de edição de PDF versátil que permite aos usuários editar texto em documentos PDF.

Além disso, você também pode adicionar os resultados obtidos do GPT-3 ou BERT diretamente em seu PDF sem danificar a formatação original do documento. Em segundo lugar, você pode criar um conteúdo perfeito de eBook a partir dessas ferramentas primeiro e, em seguida, usar o UPDF para formatá-lo de acordo com as necessidades de sua loja de comércio eletrônico.

Características principais do UPDF que se destacam

UPDF se destaca como a melhor ferramenta de edição de PDF que pode ajudar a aprimorar a capacidade de escrita de IA ao compilar documentos de forma muito mais eficaz. Veja várias características principais abaixo:

• Edição: Permite aos usuários editar PDF facilmente e de forma eficiente. Os usuários podem adicionar, excluir e modificar texto, imagens e outros elementos no documento PDF.
• Anotação: Isso permite que os usuários anotem PDF com comentários, destaques e outros tipos de marcações. Este recurso é particularmente útil para trabalho colaborativo e revisão de documentos.
• OCR: A função OCR do UPDF pode reconhecer texto em 38 idiomas, tornando-o uma ferramenta valiosa para usuários multilíngues. Este recurso também utilizará modelos de NLP como GPT 3 vs. BERT para melhorar a precisão no futuro.
• Serviço de Nuvem e Compartilhamento: Os serviços de nuvem UPDF permitem que os usuários armazenem e compartilhem seus documentos PDF com outros dispositivos na nuvem. Este recurso permite que os usuários acessem facilmente seus documentos de qualquer lugar e colaborem com outros compartilhando PDFs como links.

Conclusão

Em conclusão, BERT e GPT são poderosas ferramentas de NLP que se destacam em diferentes tarefas com base em sua arquitetura e tamanho do conjunto de dados de treinamento. GPT é ideal para tarefas como resumo ou tradução, enquanto BERT é mais vantajoso para análise de sentimentos ou NLU. Ao decidir qual modelo usar, é essencial considerar suas necessidades específicas e a tarefa em questão.

No entanto, se você está procurando uma ferramenta confiável e eficiente para ajudá-lo a trabalhar com documentos PDF, recomendamos fortemente o UPDF. Com esta ferramenta, você pode facilmente editar, anotar, mesclar e converter PDFs sem qualquer problema para agilizar o fluxo de trabalho do documento.