BERT vs GPT : Comparaison des Modèles Transformers

BERT et GPT sont deux des modèles Transformers les plus influents dans le domaine du traitement du langage naturel. Découvrons leurs différences et leurs applications spécifiques.

Architecture et Fonctionnement

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

class BERT(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, hidden_size, num_layers, num_heads):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_size)
        self.position_encoding = PositionalEncoding(hidden_size)
        self.encoder_layers = nn.ModuleList([
            TransformerEncoderLayer(hidden_size, num_heads)
            for _ in range(num_layers)
        ])
        
    def forward(self, input_ids, attention_mask=None):
        # Embedding et position encoding
        x = self.embedding(input_ids)
        x = self.position_encoding(x)
        
        # Passage à travers les couches d'encodeur
        for layer in self.encoder_layers:
            x = layer(x, attention_mask)
            
        return x

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

class GPT(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, hidden_size, num_layers, num_heads):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_size)
        self.position_encoding = PositionalEncoding(hidden_size)
        self.decoder_layers = nn.ModuleList([
            TransformerDecoderLayer(hidden_size, num_heads)
            for _ in range(num_layers)
        ])
        
    def forward(self, input_ids, attention_mask=None):
        # Embedding et position encoding
        x = self.embedding(input_ids)
        x = self.position_encoding(x)
        
        # Passage à travers les couches de décodeur
        for layer in self.decoder_layers:
            x = layer(x, attention_mask)
            
        return x

Différences Clés

1. Direction de l’Attention

• BERT : Bidirectionnel (voit tout le contexte)
• GPT : Unidirectionnel (voit uniquement le contexte passé)

2. Architecture

• BERT : Encoder-only
• GPT : Decoder-only

3. Applications

• BERT :

  • Classification de texte
  • Extraction d’entités nommées
  • Question-réponse
  • Analyse de sentiment

• GPT :

  • Génération de texte
  • Complétion de texte
  • Dialogue
  • Création de contenu

Exemples d’Utilisation

BERT pour la Classification

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# Chargement du modèle et du tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

# Prédiction
text = "J'adore ce produit !"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)

GPT pour la Génération

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# Chargement du modèle et du tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# Génération de texte
prompt = "L'intelligence artificielle est"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100, num_return_sequences=1)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

Performance et Limitations

BERT

• Avantages :

  • Meilleure compréhension du contexte
  • Excellente performance sur les tâches de classification
  • Adapté aux tâches de compréhension

• Limitations :

  • Ne peut pas générer de texte
  • Requiert des tâches de fine-tuning spécifiques

GPT

• Avantages :

  • Génération de texte fluide
  • Créativité dans la production
  • Adapté aux tâches de génération

• Limitations :

  • Biais dans la génération
  • Pas de compréhension bidirectionnelle
  • Peut produire des informations incorrectes

Conclusion

BERT et GPT représentent deux approches différentes mais complémentaires du traitement du langage naturel. Le choix entre les deux dépend des besoins spécifiques de votre application.

Ressources Complémentaires

• BERT Paper
• GPT Paper
• Hugging Face Transformers