AI语言模型BERT和GPT。背后都有哪些公司，他们到底能做什么，有什么区别？ | Ø1+

🤖✨ AI 语言模型 BERT 和 GPT

深入了解正在改变我们生活的技术！

近年来，AI 语言模型 BERT 和 GPT 彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。它们是影响我们日常生活的众多应用程序的核心，从搜索引擎到语音助手再到自动翻译。但这些技术背后有哪些公司，它们到底能做什么，它们之间有什么区别？

适合：

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🌐 BERT：来自 Transformer 的双向编码器表示

BERT 背后的公司

BERT 的背后是科技巨头谷歌。作为人工智能和机器学习领域的领导者之一，谷歌于 2018 年向公众推出了 BERT。 BERT 的发展是 NLP 研究的里程碑，影响了 Google 内外的众多应用。

BERT 是什么？它能做什么？

BERT 代表“来自 Transformers 的双向编码器表示”。它是一种预先训练的语言模型，旨在通过考虑单词左右上下文的信息来理解文本中单词的上下文。这与之前仅在一个方向读取文本的模型不同。

BERT 的双向性质使模型能够捕获语言中更深层次的联系和含义。它通过两种主要方法进行训练：

1. 掩码语言建模（MLM）

这涉及屏蔽句子中随机选择的单词，并且模型尝试根据上下文预测这些单词。

2. 下一句预测（NSP）

该模型通过预测一个句子是否跟随另一个句子来学习理解句子之间的关系。

BERT的应用

BERT 显着提高了许多 NLP 任务的性能，包括：

问答系统

提高了从文本中提取问题答案的能力。

文本分类

文档和消息的更精确分类。

情感分析

更好地识别文本中的情感和观点。

命名实体识别 (NER)

更准确地识别姓名、地点、组织等。

通过其开源版本，Google 使研究人员和开发人员能够针对各种应用程序定制和优化 BERT。

🚀 GPT：生成式预训练 Transformer

GPT背后的公司

GPT 模型由 OpenAI 开发，OpenAI 是一家致力于开发和推进友好人工智能的研究公司。 OpenAI成立于2015年，至今在机器学习领域取得了多项突破。

GPT 是什么以及它能做什么？

GPT 代表“生成式预训练变压器”。与双向的 BERT 不同，GPT 是单向模型，从左到右生成文本。该模型专门通过对大型数据集进行预训练来生成类似人类的文本。

GPT 的不同版本（GPT、GPT-2、GPT-3 和 GPT-4）均增加了模型的功能和大小。 GPT-3 和 GPT-4 由于其令人印象深刻的文本生成能力而引起了全世界的关注。

GPT的应用

GPT 可用于多种环境，包括：

自动文本生成

写文章、故事或诗歌。

聊天机器人和虚拟助理

自然地与用户进行对话。

翻译

在不同语言之间翻译文本。

代码生成

根据自然语言描述编写程序代码。

文本摘要

创建长文档的短版本。

GPT 能够生成上下文相关且连贯的文本，这使其成为许多行业的强大工具。

⚖️BERT 和 GPT 的区别

1. 架构和训练方法

BERT 是双向的，侧重于通过同时考虑单词前后的上下文来理解文本。它使用MLM和NSP作为培训方法。

GPT 是单向的，专门通过顺序预测单词来生成文本。它使用自回归方法，其中每个单词都是根据前面的单词来预测的。

2. 应用领域

BERT 主要用于涉及理解文本内容和含义的理解任务。

GPT 用于涉及生成新文本的生成任务。

3. 公司及理念

通过 BERT，谷歌专注于提高机器理解语言的能力，这种能力直接输入到谷歌搜索等产品中。

OpenAI with GPT 旨在开发一种能够生成类人文本并完成复杂任务的人工智能，同时高度重视道德考虑。

4. 模型尺寸和可达性

BERT 已作为开源发布，这鼓励了整个社区的研究和开发。

GPT，尤其是在较新的版本中，由于其大小和复杂性而不太容易访问。 OpenAI 通过 API 提供访问权限，以保持对使用的控制并防止滥用。

🏢 模型背后的公司的重要性

谷歌和 BERT

谷歌开发 BERT 是为了提高其搜索引擎的准确性和相关性。通过更好地理解搜索查询和网站内容，Google 可以为其用户提供更相关的结果。 BERT 的开源发布也丰富了研究社区。

OpenAI 和 GPT

借助 GPT，OpenAI 展示了生成模型的强大功能。随着GPT-3和GPT-4的发布，OpenAI引发了关于人工智能可能性和风险的讨论。 OpenAI 遵循受控发布策略，以确保负责任地使用该技术。

⚠️ 道德考虑和挑战

随着 BERT 和 GPT 等语言模型性能的不断提高，伦理问题也随之出现：

误传

GPT 生成有说服力文本的能力可能会被滥用来传播错误信息或虚假新闻。

偏见和歧视

当模型接受有偏差的数据训练时，它们可以重现或强化现有的偏差。

数据保护

使用大量数据来训练模型引发了有关个人数据保护的问题。

Google 和 OpenAI 都意识到了这些挑战，并正在采取措施将风险降至最低。例如，OpenAI 强调安全和负责任的人工智能开发的必要性，并制定了 GPT 的使用指南。

🔮未来展望

BERT和GPT的发展标志着AI和NLP新时代的开始。未来的模型可以结合这两种方法的优势来创建更强大、更通用的工具。

可能的发展

混合动力车型

双向理解和生成能力的结合。

适应特定领域

医学或法律等专业领域的培训模型。

提高效率

开发需要更少资源同时仍提供高性能的模型。

更强有力的道德框架

建立负责任地使用人工智能的标准和指南。

🌟 自然语言处理的进展

BERT 和 GPT 是自然语言处理进步的令人印象深刻的例子。它们展示了机器如何越来越能够理解和生成人类语言。这些模型背后的公司 Google 和 OpenAI 在塑造 AI 格局方面发挥着至关重要的作用。

BERT 专注于理解和解释语言，而 GPT 专注于生成文本。它们的架构和应用领域的差异使它们成为 NLP 领域的互补工具。

未来肯定会有更多令人兴奋的发展。通过负责任的研究和道德考虑，BERT、GPT 及其后继者可以帮助创造改善人们生活的技术，同时应对此类强大工具带来的挑战。

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