BERT vs GPT Comparando a los gigantes de NLP

Comparación de BERT vs GPT, los gigantes de NLP.

¿Qué tan diferentes son sus estructuras y cómo afectan las diferencias a la capacidad del modelo?

Imagen generada por el autor usando Stable Diffusion.

En 2018, los investigadores de NLP quedaron asombrados por el artículo de BERT [1]. El enfoque era simple, pero el resultado fue impresionante: estableció nuevos puntos de referencia para 11 tareas de NLP.

En poco más de un año, BERT se ha convertido en un punto de referencia omnipresente en los experimentos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), con más de 150 publicaciones de investigación que analizan y mejoran el modelo. [2]

En 2022, ChatGPT [3] revolucionó Internet con su capacidad para generar respuestas similares a las humanas. El modelo puede comprender una amplia gama de temas y llevar una conversación de manera natural durante un período prolongado, lo que lo diferencia de todos los chatbots tradicionales.

BERT y ChatGPT son avances significativos en NLP, pero sus enfoques son diferentes. ¿En qué se diferencian sus estructuras y cómo afectan a la capacidad de los modelos? ¡Vamos a profundizar!

Atención

Primero debemos recordar la atención comúnmente utilizada para comprender completamente la estructura del modelo. Los mecanismos de atención están diseñados para capturar y modelar las relaciones entre los tokens en una secuencia, lo cual es una de las razones por las que han tenido tanto éxito en las tareas de NLP.

Una comprensión intuitiva

  • Imagina que tienes n bienes almacenados en cajas v1, v2,…,v_n. Estos se llaman “valores”.
  • Hay una consulta q que exige tomar una cantidad adecuada w de bienes de cada caja. Llamémoslos w_1, w_2,..,w_n (este es el “peso de atención”).
  • ¿Cómo determinar w_1, w_2,.., w_n? O, en otras palabras, ¿cómo saber entre v_1,v_2, ..,v_n, cuál debe tomarse más que otros?
  • Recuerda, todos los valores se almacenan en cajas a las que no podemos mirar. Entonces no podemos juzgar directamente que v_i deba tomarse menos o más.
  • Afortunadamente, tenemos una etiqueta en cada caja, k_1, k_2,…,k_n, que se llaman “claves”. Las “claves” representan las características de lo que hay dentro de los contenedores.
  • Basándonos en la “similitud” de q y k_i (q*k_i), podemos decidir qué tan importante es v_i (w_i) y cuánto de v_i debemos tomar (w_i*v_i).

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