La popularidad de ChatGPT es un testimonio de hasta dónde ha llegado el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Los modelos de arquitectura de transformadores como GPT-3, GPT-4 y BERT son capaces de mantener conversaciones similares a las de los humanos y algunos incluso pueden usarse para escribir código complejo.
Si bien GPT es el líder del mercado, BERT fue en realidad el primer modelo de lenguaje que apareció en escena en 2018. Pero, ¿cuál es mejor? ¿Y cuál es la diferencia entre GPT y BERT?
Explicando GPT-3 y GPT-4
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) es un modelo de lenguaje autorregresivo lanzado por OpenAI en junio de 2020. Utiliza una arquitectura de transformador con 175 mil millones de parámetros, lo que lo convierte en uno de los modelos de lenguaje más grandes jamás construidos.
GPT-3 puede generar texto en lenguaje natural, así como responder preguntas, componer poesía e incluso escribir artículos completos. ChatGPT es un excelente ejemplo de IA generativa impulsada por GPT.
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GPT-4 es el último y más grande de una serie de modelos GPT, y se puede acceder a él si tiene una suscripción a ChatGPT Plus. GPT-4 es seis veces más grande que el modelo GPT-3, con un billón de parámetros estimado, lo que lo hace mucho más preciso.
¿Qué es BERT?
BERT (Representaciones de codificador bidireccional de Transformers) es un modelo de representación de lenguaje previo al entrenamiento que afina las aplicaciones de PNL creadas por Google en 2018. A diferencia de otros modelos de PNL que usan un flujo de atención unidireccional, BERT usa un flujo bidireccional, lo que le permite usar el contexto de ambas direcciones durante el procesamiento.
Esto permite que el modelo comprenda el significado de las palabras en contexto y, a su vez, comprenda mejor las estructuras del lenguaje. Con BERT, Google ahora puede proporcionar resultados de búsqueda más precisos para consultas complejas, en particular aquellas que se basan en preposiciones como «para», «para» y «de».
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Ahora que tiene una breve idea sobre GPT y BERT, analicemos las principales diferencias entre estos dos modelos de lenguaje.
Arquitectura
La arquitectura se refiere a las numerosas capas que forman un modelo de aprendizaje automático. GPT y BERT utilizan modelos diferentes. BERT está diseñado para la representación de contexto bidireccional, lo que significa que procesa texto de izquierda a derecha y de derecha a izquierda, lo que le permite capturar contexto en ambas direcciones.
Por el contrario, los humanos leen el texto de izquierda a derecha (o de derecha a izquierda, según su ubicación). BERT se entrena utilizando un objetivo de modelado de lenguaje enmascarado, donde algunas palabras de una oración están enmascaradas y el modelo tiene la tarea de predecir las palabras que faltan en función del contexto circundante.
Este método de preentrenamiento permite a BERT aprender representaciones contextualizadas profundas, lo que lo hace muy efectivo para tareas de PNL como análisis de sentimientos, respuesta a preguntas y reconocimiento de entidades nombradas.
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¿Puede un robot para mascotas con IA reemplazar a los perros y gatos tradicionales?Por el contrario, GPT es un modelo autorregresivo, lo que significa que genera texto secuencialmente de izquierda a derecha, prediciendo la siguiente palabra en una oración en función de las palabras anteriores.
GPT se entrena utilizando un objetivo de modelado de lenguaje unidireccional (causal), donde predice la siguiente palabra dado el contexto de las palabras anteriores. Esa es una de las principales razones por las que GPT es tan popular para la generación de contenido.
Datos de entrenamiento
BERT y GPT se diferencian en los tipos de datos de entrenamiento que utilizan. BERT se entrena utilizando un modelo de lenguaje enmascarado, lo que significa que ciertas palabras están enmascaradas y el algoritmo tiene que predecir cuál será probablemente la siguiente palabra. Esto ayuda a entrenar el modelo y lo hace más preciso contextualmente.
Al igual que GPT, BERT se entrena en un corpus de texto a gran escala. El original se basó en Wikipedia en inglés y BooksCorpus, un conjunto de datos que contiene aproximadamente 11.000 libros inéditos, lo que equivale a unos 800 millones de palabras, de diversos géneros como ficción, ciencia e informática.
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La mejor alternativa a Siri para personas mayores: Asistente de IABERT se puede entrenar previamente en diferentes modelos de lenguaje, lo que, como se mencionó anteriormente, le permite entrenarse para aplicaciones específicas, con la opción adicional de ajustar este modelo previamente entrenado.
Por el contrario, GPT-3 se entrenó en el conjunto de datos WebText, un corpus a gran escala que contiene páginas web de fuentes como Wikipedia, libros y artículos. También incluye texto de Common Crawl, un archivo de contenido web disponible públicamente. Y también se puede ajustar para fines específicos.
En cuanto al GPT-4, la información de los datos de entrenamiento es un poco escasa, pero es muy probable que el GPT-4 esté entrenado en un conjunto de datos igualmente diverso, que potencialmente incluya fuentes más nuevas y un volumen de datos aún mayor para mejorar su comprensión del lenguaje natural y su capacidad para generar respuestas contextualmente relevantes.
Casos de uso
Si bien ambos son modelos de PNL muy versátiles, sus diferencias arquitectónicas los distinguen en algunos aspectos. Por ejemplo, BERT es mucho más capaz para los siguientes casos de uso:
- Análisis de los sentimientos: BERT puede comprender mejor el sentimiento general de un texto determinado al analizar las palabras en cualquier dirección.
- Reconocimiento de entidad nombrada: BERT es capaz de reconocer diferentes entidades en un texto específico, incluidas ubicaciones, personas u organizaciones.
- Respondiendo preguntas: Debido a sus capacidades superiores de comprensión, BERT es más capaz de extraer información del texto y responder preguntas con precisión.
El modelo de aprendizaje GPT tampoco se queda atrás. Si bien el análisis de sentimientos puede no ser su fuerte, GPT sobresale en varias otras aplicaciones:
- Creación de contenido: Si ha utilizado ChatGPT, probablemente ya lo sepa. Cuando se trata de creación de contenido, GPT supera a la mayoría de los demás modelos. Simplemente escriba una indicación y generará una respuesta perfectamente coherente (aunque no siempre precisa).
- Texto resumido: Simplemente copie y pegue un gran bloque de texto en ChatGPT y pídale que lo resuma. Es capaz de resumir texto manteniendo la información central.
- Máquina traductora: GPT se puede ajustar para traducir texto de un idioma a otro, gracias a su capacidad para generar texto basado en el contexto.
Usabilidad
A diferencia de ChatGPT, que permite a cualquiera aprovechar el modelo GPT, BERT no está tan disponible. Primero, deberá descargar el Jupyter Notebook para BERT publicado originalmente y luego configurar un entorno de desarrollo utilizando Google Colab o TensorFlow.
Si no quiere preocuparse por usar un Jupyter Notebook o no es tan técnico, podría considerar usar ChatGPT, que es tan simple como iniciar sesión en un sitio web. Sin embargo, también cubrimos cómo usar Jupyter Notebook, lo que debería brindarle un buen punto de partida.
BERT y GPT muestran las capacidades de la IA
Los modelos de entrenamiento BERT y GPT son claros ejemplos de lo que es capaz de hacer la inteligencia artificial. ChatGPT es más popular y ya ha dado lugar a varias aplicaciones adicionales, como Auto-GPT, que están alterando los flujos de trabajo y cambiando las funciones laborales.
Si bien existe escepticismo en torno a la adopción de la IA y lo que puede significar para los empleos, también existe potencial para hacer algo bueno. Muchas empresas como Google y OpenAI ya están trabajando para establecer controles y regular aún más la tecnología de IA, lo que podría ser un buen augurio para el futuro.
