GPT vs BERT: Which is Better?

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• 埋め込みは、テキストのベクトル表現です。埋め込みは、あらゆる自然言語処理タスクの基礎となります。つまり、エンベッディングの品質を比較することができれば、エンベッディングは、トランスフォーマ・アーキテクチャによる自然言語処理の基礎であるため、自然言語タスクの品質を判断する助けになります。

• クラスタリングと可視化である。KMeansを使って埋め込みベクトルをクラスタリングし、TSNEを使って1540次元を2次元に削減することができます。以下は、クラスタリングと次元削減後の結果です。

• 明らかに、GPTはBERTと比較してより良い仕事をし、より高品質な埋め込みを提供しています。しかし、この比較には他の側面もあるため、GPTにすべての評価を与えることはしたくありません。以下に要約表を示します。

• 結論として、BERTは、ウェブページや書籍のような中程度に複雑なテキストに使用することをお勧めします。GPTは、完全に自然言語で、キュレーションされていないカスタマーレビューのような非常に複雑なテキストに使用することができます。