GPT-3 vs BERT: So sánh các mô hình ngôn ngữ lớn

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay Natural Language Processing (NLP) là một trong những hình thức Học máy và AI phổ biến nhất cho đến nay. Việc hệ thống máy tính có thể hiểu được ngôn ngữ của con người đó là một thành tựu to lớn, chưa kể đến khả năng trò chuyện với một mô hình thông minh như ChatGPT mà nó có thể tiếp thu thông tin và hồi đáp trở lại.

Những mô hình này chắc hẳn bạn đã từng bắt gặp, bao gồm các cái tên như GPT và BERT. GPT và BERT là hai trong số các mô hình ngôn ngữ lớn, hay Large Language Models (LLMs), phổ biến nhất được sử dụng trong NLP. Chúng là gì, chúng hoạt động như thế nào và chúng khác nhau như thế nào? Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cơ bản về các mô hình phổ biến này, các khả năng và ứng dụng cụ thể của chúng.

GPT là gì?

GPT là viết tắt của Generative Pre-trained Transformer, là một mô hình ngôn ngữ tự hồi quy (autoregressive) được phát triển bởi OpenAI – nơi tạo ra DALLE-2, trình chuyển văn bản thành hình ảnh (cũng là một mô hình GPT). ChatGPT và DALLE-2 được đào tạo trên cơ sở của GPT-3, phiên bản thứ ba của mô hình Generative AI được đào tạo dựa trên dữ liệu văn bản từ các nguồn trực tuyến như Wiki, các trang web, bài báo, sách…

Những mô hình này như chúng tôi đã đề cập, là tự hồi quy, thực sự là một hệ thống AutoComplete tiên tiến. Bằng cách đánh giá từ (hoặc các từ) trước đó, GPT sẽ giả định về từ tiếp theo. Mặc dù nó còn khá non nớt, nhưng cách tiếp cận của OpenAI rất phức tạp với đào tạo không giám sát (unsupervised training) trước, sau đó điều chỉnh cho phù hợp với đào tạo có giám sát (supervised training).

Các mô hình GPT rất phù hợp để tạo các văn bản giống như của con người khi đưa ra một lời nhắc như một câu hỏi. Nó cũng có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi được nhắc, tóm tắt văn bản, dịch thuật,…

Khi được tương tác, các mô hình GPT sử dụng các pattern và mối quan hệ đã học được từ dữ liệu văn bản để dự đoán những từ nào sẽ xuất hiện tiếp theo trong câu, dựa trên ngữ cảnh được cung cấp. Nó tạo ra văn bản theo từng từ, điều chỉnh xác suất của những gì sẽ xuất ra với mỗi từ mới, để tạo ra một câu hoàn chỉnh – tuân theo các quy tắc ngữ pháp và có ý nghĩa.

BERT là gì?

BERT là viết tắt của Bidirectional Encoder Representations from Transformers, một mô hình hai chiều (bidirectional) do Google phát triển, một ứng dụng phù hợp cho công cụ tìm kiếm. BERT được giới thiệu vào năm 2018 và nhanh chóng trở thành một trong những mô hình NLP được sử dụng rộng rãi nhất nhờ hiệu suất cao trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Kể từ khi được giới thiệu, BERT đã trở thành chủ đề của nhiều tài liệu nghiên cứu và đã truyền cảm hứng cho sự phát triển của nhiều mô hình ngôn ngữ khác dựa trên kiến trúc Transformer, bao gồm cả sự khởi đầu của các mô hình GPT của OpenAI.

BERT xử lý văn bản theo hai chiều, cho phép nó tính đến cả từ trước và từ sau trong một câu nhất định. Điều này giúp nó phù hợp hơn cho các tác vụ phân tích quan điểm hoặc hiểu ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như trích xuất ý định từ văn bản.

Sự hiểu ý định có giá trị đối với một công ty như Google vì các công cụ tìm kiếm bắt buộc phải suy luận và hiểu truy vấn tìm kiếm: là một người mua thứ gì đó, đặt một câu hỏi hay chỉ muốn biết thêm thông tin. Đây là cách bạn có thể thấy, khi bạn hỏi Google một câu hỏi, bạn sẽ được trả về các trang web có câu trả lời cho những câu hỏi đó (ngay cả khi bạn quên sử dụng dấu chấm hỏi).

Sự khác biệt giữa các mô hình GPT và BERT

Sự khác biệt lớn nhất giữa các mô hình GPT và BERT là cách kiến trúc của chúng hoạt động. GPT là một mô hình tự hồi quy trong khi BERT là hai chiều – các mô hình GPT xem xét ngữ cảnh trước đó còn các mô hình BERT thì xem xét cả văn bản đứng trước và sau.

Các mô hình BERT thường tốt hơn trong các tác vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc hơn về ngữ nghĩa của câu và mối quan hệ giữa các từ, chẳng hạn như trả lời câu hỏi, suy luận ngôn ngữ tự nhiên và phân tích quan điểm. Điều này là do BERT được đào tạo bằng cách sử dụng tác vụ mô hình hóa ngôn ngữ ẩn, yêu cầu nó dự đoán các từ còn thiếu trong câu dựa trên ngữ cảnh. Tác vụ đào tạo này khuyến khích BERT phát triển sự hiểu biết sâu sắc hơn về ngữ nghĩa và cú pháp của câu.

Mặt khác, các mô hình GPT thường làm tốt hơn ở các tác vụ liên quan đến việc tạo ngôn ngữ mạch lạc và trôi chảy, chẳng hạn như dịch ngôn ngữ, tóm tắt và hoàn thành văn bản. Điều này là do các mô hình GPT được đào tạo bằng cách sử dụng tác vụ mô hình hóa ngôn ngữ tự hồi quy, tác vụ này khuyến khích chúng tạo văn bản trôi chảy tự nhiên và duy trì sự mạch lạc cũng như ngữ cảnh.

Tuy nhiên, điều đáng chú ý là cả hai mô hình BERT và GPT đều rất linh hoạt và có thể được tinh chỉnh cho nhiều tác vụ ngôn ngữ và hiệu suất của chúng có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như chất lượng và số lượng dữ liệu đào tạo, kích thước của mô hình và phương pháp tinh chỉnh được sử dụng.

Điểm tương đồng giữa các mô hình GPT và BERT

Với những sự khác biệt về kiến trúc và cách tiếp cận xử lý dữ liệu thì cũng có những điểm tương đồng lớn giữa GPT và BERT.

Kiến trúc Transformer: Cả BERT và GPT đều sử dụng kiến trúc Attentioned based Transformer để xử lý và học các bộ dữ liệu dựa trên văn bản từ khắp nơi, có thể bao gồm các tệp PDF, sách, wiki, trang web, bài đăng trên mạng xã hội,…
Học không giám sát: Bộ dữ liệu mà BERT và GPT được cung cấp không được gắn nhãn và không có cấu trúc. Điều này cho phép cả hai mô hình đạt được sự hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ cũng như giảm nỗ lực trong việc tổ chức hàng triệu hoặc hàng tỷ điểm dữ liệu. Tuy nhiên, điều này có thể dẫn đến các thiên kiến tiềm tàng bị ẩn nhưng vẫn phổ biến (ví dụ: thiên kiến giới tính, thiên kiến xác nhận, thiên kiến lịch sử). Điều này có thể khiến mô hình ngôn ngữ duy trì quan điểm chắc chắn do bộ dữ liệu không cân bằng để xử lý nhiều mặt của vấn đề.
Tinh chỉnh: Giải quyết các khái niệm trước đây về các LLM như BERT và GPT là nỗ lực sắp xếp các mô hình này cho chính xác. Nếu bạn đã từng gặp các chat-bot, đôi khi bạn có thể gặp phải những câu trả lời không chính xác và duy trì một quan điểm nhất định được gọi là ảo giác. Tinh chỉnh, mặc dù là một quy trình khó khăn, được nhà phát triển sử dụng để sản xuất và phát triển AI có trách nhiệm. Ngoài việc căn chỉnh, các nhà phát triển có thể sử dụng tinh chỉnh để thúc đẩy BERT và GPT của họ trò chuyện theo một cách nhất định (như một cao bồi) hoặc sử dụng từ vựng thông minh cho trường hợp sử dụng dự định của họ.
Học chuyển đổi: Các mô hình BERT và GPT sử dụng một thứ gọi là học chuyển đổi (transfer learning) hoặc áp dụng kiến thức thu được trong khi giải quyết một tác vụ cho đến một tác vụ liên quan. Điều này có nghĩa là những lời nhắc trước đó có thể giúp thúc đẩy các LLM này hướng tới một câu trả lời nhất định. ChatGPT sử dụng học chuyển đổi trong mỗi phiên trò chuyện để giúp trao đổi giữa nó và người dùng. Một tính năng lớn của cả mô hình BERT và mô hình GPT là nhớ lại các lời nhắc trước đó để thúc đẩy cuộc trò chuyện trở nên chính xác hơn và phù hợp với mục đích.
Xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Cả hai mô hình BERT và GPT đều được xây dựng để cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ của con người. Mặc dù các cách tiếp cận và ứng dụng của chúng có thể khác nhau, nhưng mục tiêu chính là nắm bắt ý định đằng sau lời nói của con người. Việc máy móc phản hồi chính xác các truy vấn của chúng ta là điều đáng kinh ngạc và đôi khi được coi là điều hiển nhiên.

So sánh các khả năng của GPT và BERT

Về kiến trúc, các mô hình GPT thường có nhiều lớp hơn các mô hình BERT, khiến chúng phù hợp hơn để tạo văn bản dài hơn. Mặt khác, các mô hình BERT thường nhanh hơn và hiệu quả hơn trong việc xử lý các đoạn văn bản ngắn hơn. Ngoài ra, trong khi các mô hình GPT có thể tạo văn bản mới, các mô hình BERT được thiết kế để phân tích và hiểu văn bản hiện có.

Tóm lại, cả hai mô hình GPT và BERT đều có điểm mạnh và điểm yếu. Các mô hình GPT phù hợp hơn cho các tác vụ như tạo ngôn ngữ và hoàn thành văn bản, trong khi các mô hình BERT phù hợp hơn cho các tác vụ như phân tích quan điểm, phân loại văn bản và trả lời câu hỏi. Sự lựa chọn giữa các mô hình này cuối cùng phụ thuộc vào tác vụ cụ thể và bản chất của dữ liệu được phân tích.

Phát triển các mô hình của riêng bạn dựa trên mô hình GPT, mô hình BERT hoặc thậm chí là thử sử dụng cả hai. Việc áp dụng các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên mang tính đột phá này có vô số trường hợp sử dụng có thể áp dụng cho bất kỳ ngành nào, từ ghi chép đến hiểu ngữ cảnh, các mô hình ngôn ngữ là nền tảng cho một mô hình Học máy mạnh mẽ để tương tác với thế giới loài người của chúng ta.

Nguồn Tổng hợp

____
Bài viết liên quan