Πώς διαφέρει το μοντέλο BERT από το GPT ως προς την αρχιτεκτονική και το καθήκον εκπαίδευσης;

Το BERT και το GPT είναι μοντέλα βασισμένα σε μετασχηματιστές, αλλά διαφέρουν ως προς την αρχιτεκτονική και τους στόχους εκπαίδευσης.

• Αρχιτεκτονική:

  • Το BERT χρησιμοποιεί έναν δι-κατευθυντικό μετασχηματιστή, δηλαδή λαμβάνει υπόψη το πλαίσιο στα αριστερά και στα δεξιά της λέξης ταυτόχρονα.
  • Το GPT είναι ένα μονοκατευθυντικό (autoregressive) μοντέλο, που προβλέπει το επόμενο token λαμβάνοντας υπόψη μόνο το προηγούμενο πλαίσιο.

• Εκπαιδευτικό καθήκον:

  • Το BERT εκπαιδεύεται στην εργασία του Μασκαρισμένου Μοντέλου Γλώσσας (MLM) — τυχαίες λέξεις στη πρόταση καλύπτονται, και το μοντέλο μαθαίνει να τις προβλέπει χρησιμοποιώντας το πλαίσιο και από τις δύο πλευρές. Χρησιμοποιείται επίσης η εργασία της Πρόβλεψης της Επόμενης Πρότασης (NSP).
  • Το GPT εκπαιδεύεται στην εργασία της αυτοπαραγωγικής πρόβλεψης της επόμενης λέξης, δηλαδή προβλέπει το επόμενο token με βάση τα προηγούμενα.

Έτσι, το BERT είναι καλύτερο για εργασίες κατανόησης κειμένου (π.χ., ταξινόμηση, ερωτήσεις-απαντήσεις), ενώ το GPT είναι πιο κατάλληλο για παραγωγή κειμένου και εργασίες που σχετίζονται με την συνέχιση ακολουθιών.