El procesamiento del lenguaje natural o natural language processing (NLP) avanzó mucho en los últimos años. Con el desarrollo de nuevos y potentes modelos como GPT-3 y BERT, ahora es posible crear sofisticadas aplicaciones capaces de entender e interactuar con las personas.
Cuando el chatbot disruptivo ChatGPT se hizo viral irrumpieron varios modelos lingüísticos basados en la IA. En estas líneas vamos a adentrarnos puntualmente en dos de ellos para hacer una comparación: GPT-3 vs. BERT. La idea es entender sus diferencias y similitudes, explorar sus capacidades y cuáles son las herramientas que actualmente las usan.
¿Qué es GPT-3?
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) es un modelo autorregresivo del lenguaje desarrollado por OpenAI. Fue preparado con un conjunto de datos de 45 TB de datos de texto procedentes de fuentes como Wikipedia, libros y páginas web. Como consecuencia, cuando se le da una indicación es capaz de generar contenidos similares a los producidos por las personas. También puede utilizarse para responder a preguntas, resumir, traducir, etc.
Ejemplos de herramientas de IA basadas en GPT-3
En la actualidad, varias herramientas de escritura de contenidos de IA utilizan GPT-3, incluyendo:
- Jasper
- ChibiAI
- WriteSonic
- Simplified
- Kafkai
- Copysmith
¿Qué es BERT?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es otro popular modelo lingüístico desarrollado por Google AI.
A diferencia de GPT-3, BERT es un Modelo Bidireccional de Transformers, que tiene en cuenta tanto el contexto izquierdo como el derecho a la hora de hacer predicciones. Esto lo hace más adecuado para tareas de análisis de sentimientos o comprensión del lenguaje natural o natural language understanding (NLU).
Casos de uso de BERT
BERT sirve de base para una serie de servicios, como:
- Motor de búsqueda de Google
- Biblioteca de transformer Huggingface
- Servicios cognitivos de Microsoft Azure
- API de lenguaje natural de Google
Diferencias entre GPT-3 vs. BERT
La diferencia más obvia entre GPT-3 vs. BERT es su arquitectura. Como ya mencionamos, GPT-3 constituye un modelo autorregresivo, mientras que BERT es bidireccional. El primero sólo tiene en cuenta el contexto izquierdo a la hora de hacer predicciones y el segundo involucra tanto el izquierdo como el derecho. Esto hace que BERT sea más adecuado para tareas como el análisis de sentimientos o NLU o aquellas para las cuales resulta esencial comprender el marco completo de una frase u oración.
Otra diferencia entre los dos modelos radica en sus conjuntos de datos de entrenamiento. Aunque ambos se prepararon con grandes cantidades de textos procedentes de fuentes como Wikipedia y libros, GPT-3 se ejercitó con 45 TB, mientras que BERT lo hizo con 3 TB. Por lo tanto, el primero tiene acceso a más información, lo que podría darle ventaja en tareas específicas como realizar un resumen o traducir.
Por último, también hay diferencias en cuanto al tamaño. Si bien los dos son muy grandes, GPT-3 tiene 1.500 millones de parámetros y BERT, 340 millones. El conjunto de datos de entrenamiento del primero es 470 veces mayor que el utilizado para entrenar al segundo.
Similitudes entre GPT-3 y BERT
A pesar de las diferencias entre GPT-3 vs. BERT en cuanto a arquitectura y tamaño de los conjuntos de datos de entrenamiento, existen algunas similitudes entre ambos modelos:
- Utilizan la arquitectura Transformer para aprender el contexto a partir de conjuntos de datos textuales mediante mecanismos de atención.
- Son modelos de aprendizaje no supervisado (no requieren datos etiquetados para el entrenamiento).
- Pueden realizar varias tareas de NLP, como responder a preguntas, hacer resúmenes o traducir, con distintos grados de precisión, dependiendo de la tarea.
GPT-3 vs. BERT: comparación de sus capacidades
Si comparamos GPT-3 vs. BERT, ambos demostraron un buen rendimiento en diversas tareas de NLP, como la respuesta a preguntas, la realización de resúmenes o la traducción, con distintos grados de precisión en función de la tarea.
Sin embargo, debido al mayor tamaño de su conjunto de datos de entrenamiento, GPT-3 tiende a superar a su predecesor en ciertas cuestiones (resúmenes o traducción).
En otras tareas, como el análisis de sentimientos o NLU, BERT puede obtener mejores resultados debido a su naturaleza bidireccional, que le permite tener en cuenta tanto el contexto izquierdo como el derecho a la hora de realizar predicciones. En cambio, GPT -3 sólo involucra el marco izquierdo cuando debe generar palabras o frases en una oración.
Conclusión
En resumen, GPT-3 y BERT probaron ser herramientas valiosas para realizar diversas tareas de NLP con distintos grados de precisión. Sin embargo, debido a sus diferencias en cuanto a arquitectura y tamaño del conjunto de datos de entrenamiento, cada modelo es más adecuado para unas cuestiones más que para otras.
Por ejemplo, GPT-3 es mejor para hacer resúmenes o traducciones, mientras que BERT lo es para el análisis de sentimientos o NLU. En última instancia, la elección entre los dos dependerá de tus necesidades específicas y de la tarea que desees ejecutar.
