如果您是自然語言處理 (NLP) 愛好者，您會注意到兩個流行的概念：BERT 和 LLM。
BERT 代表來自 Transformers 的雙向編碼器表示，而 LLM 代表大型語言模型。這些模型透過各自的優點和缺點，以自己的方式改進了 NLP。
在本文中，我們將仔細研究 BERT 和 LLM 以及它們所提供的內容。讓我們開始吧。
BERT——更準確、更強大
Google 開發 BERT 是為了更好地理解上下文並透過單字學習。它透過採用雙向方法來實現這一點，透過了解周圍的單字（左和右）來了解單字上下文。它克服了舊型號只能讀取右側單字的限制。
BERT 使用基於 Transformer 的模型，這是 NLP 研究領域快速成長的核心。由於巧妙地結合了基於上下文的語義理解，BERT 提供了很高的準確性，並且擅長回答特定問題或實體。因此，如果企業或組織想要一個高度準確且上下文密集的模型來回答查詢，那麼 BERT 就是最佳選擇。
BERT 的內部結構
從技術上講，BERT 使用具有兩個核心目標的雙向轉換器：下一句預測和屏蔽語言模型（MLM）。由於 BERT 是雙向的，模型語意學習同時從左到右和從右到左進行。
由於嚴重依賴學習，BERT 需要使用大量特定任務資料進行預訓練。如果沒有適當的預訓練，BERT 可能無法達到預期的準確度。
LLM－NLP 任務的基礎
大型語言模型使用預測單字序列的統計模型。這使得法學碩士擁有更廣泛的能力來完成基本的 NLP 任務。例如，AI 文字產生器使用 LLM 模型來產生類似人類的文字。它在語音識別和機器翻譯方面也很有效。
與 BERT 不同，該語言模型可以處理高度依賴文字的查詢。憑藉更高的記住上下文的能力，用戶可以更詳細地與 LLM 模型進行交互，使其能夠解決需要更長時間記住上下文的複雜問題。
LLM的內部結構
在 LLM 中，您會發現長短期記憶 (LSTM) 的使用，這是一種循環神經網絡，其記憶單元能夠儲存和檢索具有長期記憶功能的資訊。 LLM 可以輕鬆克服短期記憶限制。
如果你仔細觀察，你會發現大多數法學碩士都能夠產生文本，因此需要大量的預訓練文本才能變得更加準確。法學碩士也使用深度學習作為理解給定資料模式的方法。一旦法學碩士接受培訓，它現在就能夠幫助使用者完成日常任務。這些模式和連接識別有助於識別模式以產生新內容。
BERT 應用和限制
BERT 在 NLP 領域有大量應用。一些值得注意的包括以下內容：
- 比較句子以測量語意相似性。
- 根據分類對文本進行分類。
- 使用 BERT 來了解使用者的查詢上下文，以便為他們提供更好的結果。
- 進行基於方面的情感分析。
- 根據輸入的描述為使用者提供準確的推薦。
但是，它確實有您必須了解的限制。這些限制包括以下內容：
- 你需要投入大量的訓練時間和運算資源才能讓 BERT 發揮作用。
- BERT 難以應對自回歸任務，即在幹擾期間預測標記。
- BERT 的最大輸入長度只有 512 個標記，限制了其用例。
法學碩士的應用與限制
LLM 提供廣泛的應用，其中包括：
- 透過更好的上下文理解改進了搜尋引擎結果。
- 改進了人工智慧機器人和助理的性能，為零售商提供了提供客戶服務的能力。
- 法學碩士能夠利用大量多樣化資料進行預訓練，使其在翻譯方面表現出色。
- Google 的 SecPALM LLM 可以了解腳本行為並識別惡意行為。
- 獨特內容創作的絕佳選擇
- 提供程式碼產生、程式碼完成和錯誤檢測。
比較 BERT 和 LLM——你應該選擇 BERT 還是 LLM？
在 BERT 和 LLM 之間進行選擇取決於您的要求。兩種 NLP 模型在各自領域都表現出色。因此，您可以選擇適合您需求的一種。
例如，如果您想要一個在語義（雙向上下文）和語言上下文理解方面表現出色的模型，那麼 BERT 就能滿足您的目的。它可以在需要情緒分析、實體識別或問答的不同 NLP 任務中表現良好。然而，在選擇 BERT 之前，您必須了解它需要大量的預訓練特定資料。它也必須是特定於域的。您必須注意的另一件事是計算資源。 BERT 需要大量的運算資源。
另一方面，如果您正在尋找計算量較小的語言模型，LLM 是一個不錯的選擇。 LLM 也非常適合資料集有限、不特定於任何特定領域的用例。這使得它成為語音辨識等 NLP 任務的絕佳選擇。由於 LLM 可以更長時間地記住訊息，因此對於任何需要上下文記憶的任務來說，它也是一個不錯的選擇。
結論
在 NLP 領域，BERT 和 LLM 都提供獨特的功能。它們都有其局限性，但最重要的是，它們具有解決關鍵 NLP 問題的獨特能力。 BERT 是一種優秀的 NLP 模型，能夠提供雙向學習。由於對語義和上下文的深入理解，它為使用者提供了支援強大任務處理的工具。
另一方面，法學碩士提供了一種更輕鬆的方法，無需進行大量計算即可進行長期情境記憶。
