Popularitas ChatGPT adalah bukti sejauh mana pemrosesan bahasa alami (NLP) telah berkembang. Model arsitektur transformer seperti GPT-3, GPT-4, dan BERT mampu melakukan percakapan seperti manusia, dan beberapa bahkan dapat digunakan untuk menulis kode yang rumit.
Sementara GPT adalah pemimpin pasar, BERT sebenarnya adalah model bahasa pertama yang hadir pada tahun 2018. Tapi mana yang lebih baik? Dan apa perbedaan antara GPT dan BERT?
Menjelaskan GPT-3 dan GPT-4
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) adalah model bahasa autoregresif yang diluncurkan oleh OpenAI pada Juni 2020. Ini menggunakan arsitektur transformator dengan 175 miliar parameter, menjadikannya salah satu model bahasa terbesar yang pernah dibuat.
GPT-3 dapat menghasilkan teks bahasa alami, serta menjawab pertanyaan, menulis puisi, dan bahkan menulis artikel lengkap. ChatGPT adalah contoh utama AI generatif didukung oleh GPT.
Itu telah dianggap sebagai pengubah permainan untuk pemrosesan bahasa alami, dan memiliki berbagai aplikasi potensial, termasuk chatbots, terjemahan bahasa, dan pembuatan konten.
GPT-4 adalah yang terbaru dan terbesar dalam rangkaian model GPT, dan dapat diakses jika Anda memiliki langganan ChatGPT Plus. GPT-4 enam kali lebih besar dari model GPT-3, dengan perkiraan satu triliun parameter, membuatnya jauh lebih akurat.
Apa itu BERT?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adalah model representasi bahasa pra-pelatihan yang menyempurnakan aplikasi NLP yang dibuat oleh Google pada tahun 2018. Tidak seperti model NLP lain yang menggunakan aliran perhatian searah, BERT menggunakan aliran dua arah, yang memungkinkannya menggunakan konteks dari kedua arah selama pemrosesan.
Hal ini memungkinkan model untuk memahami arti kata dalam konteks dan, pada gilirannya, memahami struktur bahasa dengan lebih baik. Dengan BERT, Google kini dapat memberikan hasil penelusuran yang lebih akurat untuk kueri kompleks—khususnya yang bergantung pada preposisi seperti "untuk", "kepada", dan "dari".
Perbedaan Utama Antara GPT dan BERT
Sekarang setelah Anda memiliki gambaran singkat tentang GPT dan BERT, mari kita bahas perbedaan utama antara kedua model bahasa ini.
Arsitektur
Arsitektur mengacu pada banyak lapisan yang membentuk model pembelajaran mesin. GPT dan BERT menggunakan model yang berbeda. BERT dirancang untuk representasi konteks dua arah, yang berarti memproses teks dari kiri ke kanan dan kanan ke kiri, memungkinkan untuk menangkap konteks dari kedua arah.
Sebaliknya, manusia membaca teks dari kiri ke kanan (atau kanan ke kiri, bergantung pada lokasi Anda). BERT dilatih menggunakan tujuan pemodelan bahasa bertopeng, di mana beberapa kata dalam kalimat disamarkan, dan model bertugas memprediksi kata-kata yang hilang berdasarkan konteks sekitarnya.
Metode pra-pelatihan ini memungkinkan BERT untuk mempelajari representasi kontekstual yang mendalam, menjadikannya sangat efektif untuk tugas-tugas NLP seperti analisis sentimen, menjawab pertanyaan, dan pengenalan entitas bernama.
Sebaliknya, GPT adalah model autoregressive, artinya menghasilkan teks secara berurutan dari kiri ke kanan, memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat berdasarkan kata-kata yang datang sebelumnya.
GPT dilatih menggunakan tujuan pemodelan bahasa searah (kausal), di mana GPT memprediksi kata berikutnya berdasarkan konteks kata sebelumnya. Itulah salah satu alasan utama mengapa GPT sangat populer untuk pembuatan konten.
Data pelatihan
BERT dan GPT berbeda dalam jenis data pelatihan yang mereka gunakan. BERT dilatih menggunakan model bahasa bertopeng, artinya kata-kata tertentu disamarkan, dan algoritme harus memprediksi kemungkinan kata berikutnya. Ini membantu melatih model dan membuatnya lebih akurat secara kontekstual.
Seperti GPT, BERT dilatih pada korpus teks berskala besar. Yang asli dilatih di Wikipedia bahasa Inggris dan BooksCorpus, kumpulan data yang berisi sekitar 11.000 buku yang tidak diterbitkan, yang berjumlah sekitar 800 juta kata, dari berbagai genre seperti fiksi, sains, dan komputasi.
BERT dapat dilatih sebelumnya pada model bahasa yang berbeda, yang, seperti disebutkan di atas, memungkinkannya dilatih untuk aplikasi tertentu, dengan opsi tambahan untuk menyempurnakan model yang dilatih sebelumnya ini.
Sebaliknya, GPT-3 dilatih pada kumpulan data WebText, korpus berskala besar yang berisi halaman web dari sumber seperti Wikipedia, buku, dan artikel. Ini juga menyertakan teks dari Perayapan Umum, arsip konten web yang tersedia untuk umum. Dan itu juga dapat disesuaikan untuk tujuan tertentu.
Untuk GPT-4, informasi data pelatihan agak langka, tetapi kemungkinan besar GPT-4 dilatih pada kumpulan data yang sama beragamnya, berpotensi termasuk sumber yang lebih baru dan volume data yang lebih besar untuk meningkatkan pemahamannya tentang bahasa alami dan kemampuannya untuk menghasilkan relevan secara kontekstual tanggapan.
Gunakan Kasus
Meskipun keduanya merupakan model NLP yang sangat serbaguna, perbedaan arsitekturalnya membedakan mereka dalam beberapa hal. Misalnya, BERT jauh lebih mampu untuk kasus penggunaan berikut:
- Analisis Sentimen: BERT dapat lebih memahami keseluruhan sentimen dari teks yang diberikan saat menganalisis kata-kata di kedua arah.
- Pengakuan Entitas Bernama: BERT mampu mengenali entitas yang berbeda dalam teks tertentu, termasuk lokasi, orang, atau organisasi.
- Menjawab pertanyaan: Karena kemampuan pemahamannya yang unggul, BERT lebih mampu mengekstraksi informasi dari teks dan menjawab pertanyaan secara akurat.
Model pembelajaran GPT juga tidak bungkuk. Meskipun analisis sentimen mungkin bukan keahliannya, GPT unggul dalam beberapa aplikasi lain:
- Pembuatan Konten: Jika Anda pernah menggunakan ChatGPT, Anda mungkin sudah mengetahuinya. Dalam hal pembuatan konten, GPT mengungguli sebagian besar model lainnya. Tulis saja prompt, dan itu akan menghasilkan respons yang sangat koheren (meskipun tidak selalu akurat).
- Meringkas Teks: Cukup salin-tempel blok teks besar di ChatGPT dan minta untuk meringkasnya. Itu mampu meringkas teks sambil mempertahankan informasi inti.
- Mesin penerjemah: GPT dapat disesuaikan untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain, berkat kemampuannya menghasilkan teks berdasarkan konteks.
Kegunaan
Tidak seperti ChatGPT, yang memungkinkan siapa pun memanfaatkan model GPT, BERT tidak tersedia dengan mudah. Pertama, Anda harus mengunduh yang awalnya diterbitkan Notebook Jupyter untuk BERT, lalu menyiapkan lingkungan pengembangan menggunakan Google Colab atau TensorFlow.
Jika Anda tidak ingin khawatir menggunakan a Notebook Jupyter atau tidak terlalu teknis, Anda dapat mempertimbangkan untuk menggunakan ChatGPT, yang sesederhana masuk ke situs web. Namun, kami juga telah membahasnya cara menggunakan Notebook Jupyter, yang seharusnya memberi Anda titik awal yang baik.
BERT dan GPT Tunjukkan Kemampuan AI
Model pelatihan BERT dan GPT adalah contoh nyata dari kemampuan kecerdasan buatan. ChatGPT lebih populer dan telah menghasilkan beberapa aplikasi tambahan, seperti Auto-GPT, yang mengganggu alur kerja dan mengubah fungsi pekerjaan.
Meskipun ada skeptisisme seputar adopsi AI dan apa artinya bagi pekerjaan, potensi kebaikan juga ada. Banyak perusahaan seperti Google dan OpenAI sudah bekerja untuk membuat kontrol dan mengatur lebih lanjut teknologi AI, yang bisa menjadi pertanda baik untuk masa depan.
