Некоторые основные различия между моделями GPT и BERT:

• Архитектура. 34 BERT использует двунаправленную архитектуру трансформатора, то есть обрабатывает входной текст одновременно в двух направлениях. 3 GPT применяет однонаправленную архитектуру трансформатора, обрабатывая текст слева направо. 3
• Подход к обучению. 2 BERT использует моделирование замаскированного языка, при котором некоторые слова замаскированы случайным образом, и цель — предсказать эти замаскированные слова на основе как левого, так и правого контекста. 2 GPT учится предсказывать следующее слово в последовательности. 2
• Объём используемых данных. 4 GPT обучен на гораздо большем объёме данных — около 45 ТБ, что даёт ему широкий спектр знаний и может быть полезно для обобщения длинных документов или перевода текста с одного языка на другой. 4 BERT обучен на примерно 3 ТБ данных. 4
• Размер моделей. 4 GPT намного больше BERT: около 1,5 млрд параметров против 340 млн у BERT. 4
• Основное использование. 2 GPT подходит для задач, требующих генерации текста, BERT — для задач, требующих понимания контекста и нюансов языка. 2

Выбор между GPT и BERT зависит от конкретных требований приложения. 2