Si sou un entusiasta del processament del llenguatge natural (PNL), notareu dos conceptes que fan rondes: BERT i LLM.
BERT significa Bidireccional Encoder Representations from Transformers, mentre que LLM significa Large Language Model. Aquests models han millorat la PNL a la seva manera, gràcies als seus punts forts i febles.
En aquest article, veurem més de prop tant BERT com LLM i què ofereixen. Comencem.
BERT: més precís i potent
Google va desenvolupar BERT per permetre una millor comprensió del context i aprenentatge mitjançant paraules. Ho fa fent un enfocament bidireccional on aprèn sobre el context d'una paraula aprenent sobre les paraules que l'envolten (esquerra i dreta). Supera les limitacions dels models més antics capaços de llegir només la paraula de la dreta.
BERT utilitza un model basat en transformadors, que és el nucli del ràpid creixement de l'àrea de recerca de PNL. A causa d'una combinació intel·ligent de comprensió de la semàntica basada en el context, BERT ofereix una gran precisió i excel·lent a l'hora de respondre preguntes o entitats específiques. Per tant, si una empresa o organització vol un model molt precís i amb un context pesat per respondre les consultes, aleshores BERT és el camí a seguir.
Internes de BERT
Tècnicament, BERT utilitza un transformador bidireccional amb dos objectius principals: predicció de la següent frase i model de llenguatge emmascarat (MLM). Com que BERT és bidireccional, l'aprenentatge semàntic del model té lloc d'esquerra a dreta i de dreta a esquerra simultàniament.
A causa de la gran dependència de l'aprenentatge, BERT requereix formació prèvia amb tones de dades de tasques específiques. Sense una formació prèvia adequada, és possible que BERT no funcioni al nivell de precisió esperat.
LLM — Fonamental per a les tasques de PNL
Els grans models de llenguatge utilitzen un model estadístic que prediu la seqüència de paraules. Això dóna a LLM una capacitat més àmplia per realitzar tasques fonamentals de PNL. Per exemple, els generadors de text d'IA utilitzen models LLM per generar text semblant a l'ésser humà. També és eficaç en el reconeixement de veu i la traducció automàtica.
A diferència de BERT, el model de llenguatge pot gestionar consultes amb una gran dependència del text. Amb la major capacitat de recordar el context, l'usuari pot interactuar amb els models LLM amb més detall, donant-li la capacitat de resoldre problemes complexos que necessiten recordar el context durant un període de temps més llarg.
Interna de LLM
Dins de LLM, trobareu l'ús de la memòria a llarg termini (LSTM), una xarxa neuronal recurrent amb cèl·lules de memòria capaços d'emmagatzemar i recuperar informació amb capacitats de memòria llarga. LLM supera fàcilment les limitacions de la memòria a curt termini.
Si us fixeu amb atenció, notareu que la majoria dels LLM són capaços de generar text i, per tant, requereixen molt de text previ a la formació per ser més precís. LLM també utilitza l'aprenentatge profund com a forma d'entendre patrons a partir de les dades proporcionades. Un cop format el LLM, ara és capaç d'ajudar l'usuari en les seves tasques del dia a dia. Aquests patrons i el reconeixement de connexions ajuden a identificar patrons per generar contingut nou.
Aplicacions i limitacions de BERT
BERT té tones d'aplicacions en el camp de la PNL. Alguns dels notables inclouen els següents:
- Compara oracions per mesurar la semblança semàntica.
- Classificar el text segons la classificació.
- Utilitzeu BERT per entendre el context de consulta de l'usuari i donar-los millors resultats.
- Realitzeu anàlisis de sentiments basats en aspectes.
- Proporcioneu recomanacions precises als usuaris basades en la descripció d'entrada.
Tanmateix, té limitacions que heu de conèixer. Aquestes limitacions inclouen les següents:
- Cal invertir molt temps de formació i recursos computacionals perquè funcioni BERT.
- BERT lluita amb tasques auto-regressives, és a dir, predir fitxes durant la interferència.
- BERT només té 512 fitxes de longitud d'entrada màxima limitant els seus casos d'ús.
Aplicacions i limitacions de LLM
LLM ofereix una gran varietat d'aplicacions, que inclouen les següents:
- Resultats millorats del motor de cerca amb una millor comprensió del context.
- S'han millorat els bots d'IA i el rendiment dels assistents, oferint als minoristes la possibilitat de fer servei al client.
- La capacitat dels LLM per formar-se prèviament amb un gran conjunt de dades diversificades fa que sigui excel·lent a la traducció.
- SecPALM LLM de Google pot aprendre sobre el comportament dels scripts i identificar comportaments maliciosos.
- Excel·lent opció per a una creació de contingut únic
- Ofereix la generació de codi, la finalització de codi i la detecció d'errors.
Comparant BERT i LLM: hauríeu de triar BERT o LLM?
Escollir entre BERT i LLM depèn dels vostres requisits. Els dos models de PNL destaquen en el que fan. Per tant, depèn de tu triar el que s'adapti a les teves necessitats.
Per exemple, si voleu un model que excel·li en semàntica (context bidireccional) i comprensió del context lingüístic, aleshores BERT serveix per al vostre propòsit. Pot funcionar bé en diferents tasques de PNL on cal fer anàlisis de sentiments, reconeixement d'entitats o respostes a preguntes. No obstant això, abans de triar BERT, cal tenir en compte que requereix moltes dades específiques prèvies a la formació. També ha de ser específic del domini. Una altra cosa que heu de variar són els recursos computacionals. BERT requereix recursos computacionals importants.
LLM, d'altra banda, és una bona elecció si busqueu un model de llenguatge menys complex. LLM també s'adapta bé als casos d'ús en què disposeu d'un conjunt de dades limitat, no específic per a cap domini concret. Això el converteix en una gran elecció per a tasques de PNL com ara el reconeixement de veu. Com que LLM pot recordar la informació més temps, també és una bona elecció per a qualsevol tasca que requereixi recordar el context.
Conclusió
En el món de la PNL, tant BERT com LLM ofereixen capacitats úniques. Tots dos tenen les seves limitacions, però el més important, tenen habilitats úniques per resoldre problemes crucials de PNL. BERT és un excel·lent model de PNL capaç d'oferir aprenentatge bidireccional. A causa d'una profunda comprensió de la semàntica i el context, ofereix als usuaris l'eina per donar suport a la gestió de tasques potent.
LLM, d'altra banda, ofereix un enfocament més relaxat amb accés a la memòria del context a llarg termini sense necessitat de ser computacionalment pesat.
