Жусип М.Н., Жаксыбаев Д.О.
СРАВНЕНИЕ ЧАТ-БОТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТРАНСФОРМЕРОВ И НЕЙРОСЕТЕЙ: ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ АРХИТЕКТУР GPT И BERT *
Аннотация:
в данной статье рассматривается сравнение двух популярных архитектур, используемых для создания чат-ботов, — GPT (Generative Pre-trained Transformer) и BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Оба подхода основаны на трансформерах, но применяются по-разному: GPT фокусируется на генерации текста, а BERT — на глубоком понимании контекста и классификации.
Ключевые слова:
чат-боты, трансформеры, нейронные сети, обработка естественного языка, искусственный интеллект
Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) активно развиваются в области обработки естественного языка (NLP), что делает чат-боты важным инструментом взаимодействия с пользователями в различных сферах: от обслуживания клиентов до образования и медицины. Основными архитектурами, используемыми для создания продвинутых чат-ботов, являются трансформеры, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer) и BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Эти модели нейросетей существенно отличаются по подходам к обучению и применению.Архитектура и принципы работы. GPT и BERT — это две популярные архитектуры трансформеров, которые по-разному подходят к обработке текста и решению задач обработки естественного языка (NLP). Оба алгоритма стали основополагающими для развития чат-ботов, но их внутренние механизмы и области применения существенно различаются.GPT — это генеративная модель, разработанная компанией OpenAI. Основная особенность GPT заключается в том, что она использует однонаправленную архитектуру: модель анализирует текст слева направо, то есть предсказывает следующее слово на основе предыдущих токенов. Модель обучена на огромных корпусах текстов, что позволяет ей генерировать логически связные и разнообразные ответы.Ключевыми особенностями GPT являются:Генеративная природа: GPT генерирует текст на основе входного запроса, что позволяет создавать ответы в реальном времени. Чат-боты на основе GPT могут поддерживать сложные, открытые диалоги, где возможны множество вариантов развития беседы.Самообучение: Модель использует механизм self-attention, который позволяет ей учитывать контекст предыдущих слов для более точного предсказания следующего токена.Широкое применение: GPT подходит для задач, где требуется генерировать уникальный текст, таких как создание статей или ответы в чатах.Однако GPT имеет и свои недостатки. Поскольку модель фокусируется на генерации, иногда её ответы могут быть слишком общими или не полностью корректными в специфических задачах, требующих точного анализа запроса.BERT, разработанный Google, представляет собой двунаправленную архитектуру, которая анализирует текст как слева направо, так и справа налево. Это позволяет модели учитывать полный контекст слова в предложении, а не только его предыдущие токены. В отличие от GPT, BERT не генерирует текст, а предназначен для задач, связанных с классификацией и пониманием текста, таких как определение намерений пользователя или выбор правильного ответа на запрос.Ключевые особенности BERT:Двунаправленность: BERT анализирует контекст с обеих сторон, что улучшает понимание значений слов в зависимости от их окружения. Это особенно полезно в задачах, где важно точное понимание смысла.Предназначение для классификации: BERT чаще всего используется для ранжирования ответов и определения наилучшего из них, а не для генерации текста.Маскированное языковое моделирование: BERT обучается, "маскируя" некоторые слова в предложении и пытаясь их восстановить, что помогает ему глубже анализировать взаимосвязь слов в контексте.Недостатком BERT является то, что эта модель не способна генерировать текст, а только выбирать из предложенных вариантов. Это ограничивает её использование в чат-ботах, которые требуют большего разнообразия ответов.Сравнение производительности. В контексте обработки диалогов обе архитектуры проявляют себя по-разному. GPT превосходит в задачах, связанных с генерацией текста и динамическими диалогами. Это делает его идеальным для чат-ботов, которым нужно поддерживать длительные и разнообразные беседы. BERT, с другой стороны, лучше подходит для точного понимания запросов и ранжирования ответов, что делает его незаменимым в задачах, связанных с обслуживанием клиентов или где важна точность ответа.Для достижения наилучших результатов часто используются гибридные решения. В таких системах BERT используется для анализа и понимания запроса пользователя, а GPT — для генерации ответа на основе этого анализа. Это позволяет создавать более сбалансированные чат-боты. В будущем комбинированное использование этих архитектур может значительно улучшить качество чат-ботов и расширить их применение в различных сферах.
Номер журнала Вестник науки №9 (78) том 2
Ссылка для цитирования:
Жусип М.Н., Жаксыбаев Д.О. СРАВНЕНИЕ ЧАТ-БОТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТРАНСФОРМЕРОВ И НЕЙРОСЕТЕЙ: ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ АРХИТЕКТУР GPT И BERT // Вестник науки №9 (78) том 2. С. 287 - 290. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/17174 (дата обращения: 13.11.2025 г.)
Вестник науки © 2024. 16+