GPT (Generative Pre-trained Transformer) et BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) sont deux modèles de langage avancés développés par OpenAI et Google, respectivement. Ils incarnent deux approches distinctes pour le traitement du langage naturel (NLP). Voici une explication détaillée des différences entre ces modèles, accompagnée d’exemples et des sources fiables.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) :
1. Architecture : GPT est un modèle de transformateur unidirectionnel qui génère du texte séquentiellement. Concrètement, cela signifie qu’il prédit le mot suivant dans une séquence en se basant uniquement sur les mots qui précèdent. La version la plus connue, GPT-3, utilise 175 milliards de paramètres pour traiter et générer du texte avec un haut degré de cohérence contextuelle.
1. Utilisations : GPT est particulièrement efficace pour des tâches de génération de texte telles que la rédaction d’articles, la création de récits, et la réponse à des questions. Par exemple, GPT-3 peut rédiger un essai complet ou générer des dialogues réalistes dans des conversations simulées.
1. Pré-entraînement et Fine-tuning : GPT est pré-entraîné sur un vaste corpus de texte Internet en utilisant un objectif d’auto-régression, et il peut être affiné avec des exemples spécifiques pour des tâches précises.
Source :
- Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) :
1. Architecture : BERT est basé sur un modèle de transformateur bidirectionnel. Cela permet à BERT de prendre en compte à la fois le contexte qui précède et celui qui suit un mot dans une phrase. En d’autres termes, BERT évalue le contexte entier, à la fois à gauche et à droite du mot cible, pour une compréhension plus riche de la signification des mots et des phrases.
1. Utilisations : BERT excelle dans des tâches de compréhension du texte, telles que l’analyse de sentiment, la reconnaissance d’entités nommées, et la réponse à des questions. Par exemple, dans des tâches de classification de texte, BERT peut déterminer avec plus de précision le sentiment d’une phrase ou identifier des entités spécifiques dans un texte.
1. Pré-entraînement et Fine-tuning : BERT est pré-entraîné sur deux tâches principales : la modélisation de langues masquées (MLM) où certains mots de la phrase sont masqués et le modèle doit les prédire, et la prédiction de phrases adjacentes (Next Sentence Prediction – NSP) pour comprendre la relation entre deux phrases. Ensuite, BERT peut être affiné pour des tâches spécifiques à l’aide de jeux de données annotés.
Source :
- Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
Autres modèles de langage :
Outre GPT et BERT, il existe d’autres modèles notables tels que ELMo (Embeddings from Language Models), RoBERTa (Robustly optimized BERT approach), et T5 (Text-To-Text Transfer Transformer).
1. ELMo : Un modèle basé sur des représentations contextuelles, où les états cachés d’un réseau neuronal profond sont utilisés pour générer des embeddings de mots contextuels.
Source :
- Peters, M. E., Neumann, M., Iyyer, M., Gardner, M., Clark, C., Lee, K., & Zettlemoyer, L. (2018). Deep contextualized word representations. arXiv preprint arXiv:1802.05365.
1. RoBERTa : Une version optimisée de BERT avec des modifications dans le processus de pré-entraînement pour une performance améliorée.
Source :
- Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., … & Stoyanov, V. (2019). RoBERTa: A robustly optimized BERT pretraining approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692.
1. T5 : Un modèle qui unifie de nombreuses tâches de NLP sous une seule approche text-to-text.
Source :
- Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., … & Liu, P. J. (2019). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. arXiv preprint arXiv:1910.10683.
En conclusion, la différence principale entre GPT et BERT réside dans leur architecture et les types de tâches pour lesquelles ils sont optimisés. GPT est oriénté vers la génération de texte, tandis que BERT est axé sur la compréhension et l’interprétation contextuelle. Chacun de ces modèles présente des avantages uniques selon les applications spécifiques du traitement du langage naturel.
