BERT modeli arxitekturası və öyrənmə vəzifəsi baxımından GPT-dən necə fərqlənir?

BERT və GPT transformatorlara əsaslanan modellərdir, lakin onlar arxitektura və təlim məqsədləri baxımından fərqlənirlər.

• Arxitektura:

  • BERT çox istiqamətli (bidirectional) transformator istifadə edir, yəni sözün həm solda, həm də sağda olan kontekstini eyni zamanda nəzərə alır.
  • GPT isə bir istiqamətli (autoregressive) modeldir və yalnız əvvəlki konteksti nəzərə alaraq növbəti tokeni proqnozlaşdırır.

• Təlim tapşırığı:

  • BERT Maskalanmış Dil Modelləşdirmə (MLM) tapşırığında öyrədilir — cümlədəki təsadüfi sözlər maskalanır və model hər iki tərəfdən kontekstdən istifadə edərək onları proqnozlaşdırmağı öyrənir. Həmçinin, Növbəti Cümlənin Proqnozu (NSP) tapşırığı da istifadə olunur.
  • GPT isə növbəti sözün autoregressive proqnozlaşdırılması tapşırığında öyrədilir, yəni əvvəlki sözlərə əsaslanaraq növbəti tokeni proqnozlaşdırır.

Nəticədə, BERT mətnin anlaşılması tapşırıqları üçün (məsələn, təsnifat, sual-cavab) daha uyğundur, GPT isə mətnin yaradılması və ardıcıllığın davam etdirilməsi ilə bağlı tapşırıqlar üçün daha uyğundur.