V čom sa model BERT líši od GPT z hľadiska architektúry a úlohy učenia?

BERT a GPT sú modely založené na transformátoroch, ale líšia sa architektúrou a cieľmi tréningu.

• Architektúra:

  • BERT používa obojstranný (bidirectional) transformátor, čo znamená, že zohľadňuje kontext vľavo aj vpravo od slova súčasne.
  • GPT je jednosmerný (autoregresívny) model, ktorý predpovedá nasledujúci token na základe len predchádzajúceho kontextu.

• Úloha tréningu:

  • BERT sa trénuje na úlohe Maskovaného jazykového modelovania (MLM) — náhodné slová vo vete sú maskované, a model sa učí ich predpovedať pomocou kontextu z oboch strán. Používa sa aj úloha Predpovedania nasledujúcej vety (NSP).
  • GPT sa trénuje na úlohe autoregresívneho predpovedania nasledujúceho slova, teda predpovedá nasledujúci token na základe predchádzajúcich.

Preto je BERT vhodnejší pre úlohy porozumenia textu (napríklad klasifikácia, otázky a odpovede), zatiaľ čo GPT je vhodnejší pre generovanie textu a úlohy súvisiace s pokračovaním sekvencií.