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BERT vs GPT : Différences majeures entre les 2 meilleurs modèles de langage d'IA

Le traitement naturel du langage a fait des progrès remarquables ces dernières années grâce à des modèles de langage innovants tels que BERT vs GPT. Ceux-ci ont permis la création de programmes sophistiqués capables d'interagir avec le langage humain, révolutionnant ainsi la façon dont nous communiquons par le biais de la technologie. Avec l'introduction du GPT, la rivalité entre les modèles de langage qui alimentent les contenus basés sur l'IA est apparue.

Le présent article explore les différences notables entre les modèles de langage les plus populaires, à savoir GPT et BERT. Par ailleurs, nous étudierons également le meilleur outil PDF, à savoir UPDF, pour découvrir ses capacités et son efficacité lorsqu'il est utilisé conjointement à ces outils. Cliquez sur le bouton ci-dessous pour le télécharger et le découvrir!

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bert vs gpt

Partie 1. Aperçu de GPT et ses applications

La dénomination complète de GPT est Generative Pre-trained Transformer (transformateur génératif pré-entraîné), un modèle de langage d'IA qui utilise l'apprentissage profond pour générer un langage et un contenu proches de ceux de l'homme. Les modèles GPT sont entraînés sur de grandes quantités de données textuelles afin d'apprendre les modèles et les relations dans le langage, puis de développer le nouveau texte sur la base des modèles appris.

GPT-3 est la version la plus importante de la série GPT, lancée en juin 2020 par OpenAI. Il s'agit d'un modèle linguistique auto-régressif avec 175 milliards de paramètres, ce qui en fait l'un des plus grands modèles linguistiques jamais construits.

Applications concrètes de GPT

  • Traduction linguistique : GPT-3 peut être utilisé pour la traduction des textes. Il traduit des textes d'une langue à l'autre avec une très grande précision.
  • Création de contenu : Il est utilisé pour générer du contenu tel que des articles et des descriptions produits. Cependant, il peut également être utilisé pour créer des synthèses de longs documents.
  • Réponse aux questions : Capable de répondre aux questions posées par les utilisateurs. Il permet de répondre à des questions de culture générale et à des questions liées à un domaine spécifique.
  • Complétion de texte : On parle souvent d'outil de complétion de texte. A titre d'exemple, GPT complète automatiquement les e-mails, les messages sur les réseaux sociaux et les SMS.

Partie 2. Aperçu de BERT et ses applications

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle linguistique populaire élaboré par Google AI. Lorsqu'il fait des prédictions, un modèle de transformateur bidirectionnel prend en compte les deux contextes (gauche et droite) d'un mot. BERT est conçu pour aider dans de nombreuses tâches de compréhension du langage naturel (NLU), telles que la réponse aux questions, l'analyse des sentiments et la reconnaissance des entités nommées.

Il utilise une approche de pré-apprentissage qui implique un apprentissage non supervisé pour former un modèle sur de grandes quantités de données textuelles. Cette approche de pré-entraînement permet à l'ORET de mieux comprendre le contexte d'un mot, et c'est l'une des raisons pour lesquelles BERT est devenu si populaire dans la communauté du NLP.

Applications concrètes de BERT

  • Moteur de recherche Google : BERT fait désormais partie du moteur de recherche de Google afin de mieux comprendre les requêtes des utilisateurs et de fournir des résultats de recherche plus pertinents.
  • Bibliothèque de transformateurs Huggingface : Un des modèles inclus dans la Huggingface Transformer Library, une bibliothèque open-source populaire pour le traitement du langage naturel.
  • Microsoft Azure Cognitive Services : Aussi utilisé dans Azure Cognitive Services de Microsoft, qui fournit une suite d'outils basés sur l'IA pour les développeurs.
  • Google Natural Language API : Cet API utilise BERT pour alimenter ses fonctions d'analyse des sentiments et de reconnaissance des entités.

Partie 3. Similitudes entre GPT-3 et BERT

GPT-4 vs BERT sont deux des modèles de traitement du langage naturel les plus performants dans le domaine de l'apprentissage automatisé. Chacun de ces modèles de langage IA présente des caractéristiques uniques qui le différencient des autres. Toutefois, malgré leurs différences, ces deux modèles partagent certaines similitudes en termes de conception et de capacités. À cet égard, nous pouvons noter ci-dessous quelques similitudes entre les deux :

Architecture

GPT et BERT utilisent l'architecture Transformer, une architecture de réseau neural visant à apprendre les relations contextuelles entre les mots d'un texte à l'aide de mécanismes d'attention. Le mécanisme d'attention permet au modèle de se concentrer sur des parties spécifiques du texte qui sont plus pertinentes dans le contexte d'une tâche donnée.

Méthode d’apprentissage

Une autre ressemblance entre GPT vs BERT est qu'ils sont tous deux des modèles d'apprentissage non encadrés. Cela signifie qu'ils ne nécessitent pas de données étiquetées pour l'apprentissage. Au lieu de cela, ils sont formés sur des quantités massives de données textuelles non structurées, ce qui les rend capables d'apprendre les modèles et les structures du langage naturel.

Tâches NLP

GPT et BERT sont capables d'effectuer diverses tâches de NLP, telles que la réponse à des questions, le résumé ou la traduction, parmi d'autres. Bien que ces deux modèles aient obtenu des résultats impressionnants dans de nombreuses tâches, le degré de précision peut varier en fonction de la tâche spécifique et de la taille de l'ensemble de données d'apprentissage.

Partie 4. Les principales différences entre GPT-3 et BERT

GPT et BERT sont deux des plus populaires modèles de traitement du langage naturel utilisés dans diverses tâches. Bien qu'ils partagent certaines similitudes, comme le fait d'être basés sur une architecture de transformateur, des différences significatives entre les deux modèles les distinguent. Voici un aperçu des différences entre les deux modèles :

FonctionnalitésGPT-3BERT
ArchitectureThe autoregressive model generates text by predicting the next word in a sequence based on the preceding words.The bidirectional model considers both left and right contexts when making predictions.
Données d’apprentissageApprentissage sur 45 To de données provenant de sources telles que des livres, des articles et des pages internet.Apprentissage sur 3 To de données provenant de sources telles que Wikipedia et BookCorpus.
Taille paramètres175 milliards de paramètres, ce qui est nettement supérieur à tout autre modèle linguistique.340 millions de paramètres, soit un nombre relativement plus faible que GPT-3.
AjustementIl peut être affiné sur un large éventail de tâches grâce à une approche d'apprentissage en quelques étapes.Nécessite une plus grande quantité de données d'entraînement et un réglage plus fin pour obtenir de bonnes performances.
Vitesse de calcul Vitesse de calcul plus lente en raison de sa taille plus importante et de son architecture plus complexe.La vitesse de calcul plus rapide que celle du GPT-3 le rend plus adapté aux applications en temps réel.
Exécution des tâches Il a montré des performances remarquables sur un large éventail de tâches de traitement du langage naturel.Performance de pointe sur une série de tâches, y compris la classification de textes.
Adaptation du domaine Peut se généraliser à de nouveaux domaines grâce à l'apprentissage en quelques étapes et s'adapter à de nouvelles tâches grâce à l'apprentissage par transfert.Nécessite un réglage plus fin et un apprentissage plus poussé pour s'adapter à de nouveaux domaines et à de nouvelles tâches.

Ces différences illustrent le fait que si ChatGPT et BERT sont des modèles NLP puissants, ils présentent des caractéristiques uniques qui les rendent mieux adaptés à des tâches déterminées. Il est essentiel de tenir compte de ces différences lors du choix du modèle à utiliser pour une utilisation spécifique.

Partie 5. Quel sera le grand vainqueur du futur marché de l'IA ? GPT ou BERT ?

Pour ce qui est de GPT-3 vs BERT, les deux ont leurs avantages et leurs limites. Toutefois, il semble que le BERT soit mieux placé pour dominer le futur marché NLP. L'une des raisons en est l'architecture bidirectionnelle de BERT, qui lui permet de prendre en compte à la fois le contexte gauche et le contexte droit, ce qui lui permet de mieux comprendre le contexte complet d'une phrase ou d'une expression.

Il est donc particulièrement bien adapté à des tâches telles que l'analyse des sentiments, la classification des textes, la reconnaissance des entités nommées, NLU et la réponse aux questions. De plus, la taille relativement réduite de BERT et sa vitesse de calcul en font un choix plus pratique pour les applications en temps réel qui requièrent un traitement rapide et efficace. En réalité, BERT a servi de base au développement de nombreux modèles dérivés.

Par ailleurs, la sortie de DistilBERT, une version plus compacte de BERT, illustre encore davantage sa polyvalence et son impact. Toutefois, la compétition entre GPT et BERT se poursuit, et les deux modèles continueront probablement à évoluer et à s'améliorer.

Partie 6. Les logiciels PDF utiliseront-ils GPT ou BERT ?

Il se peut que GPT ou BERT soit utilisé dans les logiciels PDF, mais cela dépend en fin de compte des objectifs et des besoins spécifiques des développeurs de logiciels. Certains logiciels PDF intègrent ChatGPT et offrent les fonctionnalités telles que résumer des PDF, correction des PDF, réécriture des PDF. UPDF est un exemple d'outil d'édition de PDF qui exploite des modèles NLP. C’est un éditeur PDF polyvalent qui permet à ses utilisateurs de modifier du texte dans un PDF. Êtes-vous impressionné ? Cliquez sur le bouton ci-dessous pour le télécharger et l'essayer!

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Par ailleurs, vous pouvez également ajouter les résultats obtenus par GPT-3 ou BERT directement dans votre PDF sans endommager le formatage d'origine du document. Ensuite, vous pouvez créer un contenu ebook parfait à partir de ces outils, puis utiliser UPDF pour le formater en fonction des besoins de votre boutique e-commerce.

Les principales caractéristiques marquantes de UPDF

"UPDF est plus qu’un simple éditeur de PDF. Remplissage des formulaires, intégration de l’IA, signature numérique ou encore prise en charge des pièces jointes : son développeur a pensé à tout et continue en permanence à l’améliorer."

Frandroid, 2023

UPDF se positionne comme le meilleur outil d'édition de PDF qui peut aider à améliorer la capacité de rédiger des documents avec l’intelligence artificielle en les compilant de manière beaucoup plus efficace. Découvrez ci-dessous les principales caractéristiques de cet outil :

  • Modifier : Permet aux utilisateurs de modifier des documents PDF facilement et de manière efficace. Les utilisateurs peuvent ajouter, supprimer et modifier du texte, des images et d'autres éléments dans le document PDF.
  • Annoter : Cela permet aux utilisateurs d’annoter des PDF avec des commentaires, des surlignages et d'autres types d'annotations. Cette fonction est particulièrement pratique pour le travail en équipe et la révision de documents.
  • OCR : La fonction OCR de UPDF peut reconnaître des textes dans 38 langues, ce qui en fait un véritable allié pour les utilisateurs multilingues. Pour améliorer la précision à l'avenir, cette fonction utilisera également des modèles NLP tels que GPT-3 et BERT.
  • Service de partage et Cloud : Les services Cloud UPDF permettent aux utilisateurs de stocker et de partager en toute sécurité leurs documents PDF avec d'autres appareils dans le cloud. Cette fonctionnalité donne aux utilisateurs la possibilité d'accéder facilement à leurs documents de n'importe où et de collaborer avec d’autres personnes en partageant un PDF avec un lien.
synchroniser fichier cloud

Conclusion

Pour conclure, BERT et GPT sont deux puissants outils NLP qui se distinguent par leur architecture et la taille de leurs ensembles de données d'apprentissage. GPT est idéal pour des tâches telles que le résumé ou la traduction, tandis que BERT est plus avantageux pour l'analyse des sentiments ou le NLU. Pour déterminer quel modèle utiliser, il est essentiel de tenir compte de vos besoins spécifiques et de la nature de la tâche à accomplir.

Toutefois, si vous recherchez un outil fiable et performant pour vous aider à travailler sur des documents PDF, nous vous recommandons fortement UPDF. Ce logiciel vous permet de modifier, d'annoter, de fusionner et de convertir des PDF sans difficulté, afin de fluidifier le flux de travail des documents. Vous n'avez besoin que de cliquer simplement sur le bouton ci-dessous pour le télécharger et de l'installer.

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