المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) ، تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات (BERT) ، والتضمينات من نماذج اللغة (ELMo) كلها نماذج قوية لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تم استخدامها في العديد من التطبيقات. في هذه المقالة ، سنناقش بعض الاختلافات الرئيسية بين هذه النماذج.
الاختلافات بين GPT ونماذج اللغات الأخرى مثل BERT و ELMO
- الهندسة المعمارية: GPT هو نموذج أحادي الاتجاه يولد النص كلمة واحدة في كل مرة ، بينما BERT هو نموذج ثنائي الاتجاه يمكن أن يأخذ في الاعتبار سياق كل كلمة في الجملة. ELMo هو أيضًا نموذج ثنائي الاتجاه ، ولكنه يستخدم التفافات على مستوى الأحرف لالتقاط علاقات كلمات أكثر تعقيدًا.
- التدريب المسبق: يستخدم كل من GPT و BERT تدريبًا مسبقًا غير خاضع للإشراف ، حيث يتم تدريب النماذج على كميات كبيرة من النصوص لتعلم أنماط اللغة العامة. يستخدم ELMo كلاً من التدريب المسبق الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ، حيث يتم تدريب النموذج على كل من البيانات المصنفة وغير المصنفة لالتقاط معاني الكلمات.
- الضبط الدقيق: يمكن ضبط جميع النماذج الثلاثة وفقًا لمهام محددة ، مثل تحليل المشاعر أو الإجابة على الأسئلة. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم ضبط GPT و BERT مع طبقات إضافية خاصة بالمهمة ، بينما يستخدم ELMo نهجًا أكثر نمطية حيث يتم استخدام الطبقات المدربة مسبقًا لاستخراج الميزات التي يتم تغذيتها في طبقات خاصة بالمهمة.
- الأداء: بشكل عام ، يميل BERT إلى أداء أفضل من GPT و ELMo في المهام التي تتطلب سياقًا ثنائي الاتجاه ، مثل الإجابة على الأسئلة. ومع ذلك ، يميل GPT إلى الأداء بشكل أفضل في المهام التي تتطلب إنشاء نص بلغة طبيعية ، مثل إكمال النص أو إنشاء المحتوى. يميل ELMo إلى الأداء الجيد في المهام التي تتطلب التقاط علاقات الكلمات المعقدة ، مثل التشابه الدلالي.
- وقت التدريب: تتمتع GPT و ELMo بوقت تدريب أسرع مقارنةً بـ BERT ، والذي قد يستغرق عدة أيام للتدريب على مجموعة كبيرة من النصوص. ومع ذلك ، فإن أداء BERT غالبًا ما يستحق وقت التدريب الأطول للمهام التي تتطلب سياقًا ثنائي الاتجاه.
