Was ist BERT und wie unterscheidet es sich von GPT?

BERT steht für Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Es wurde 2018 von Google veröffentlicht und markierte einen Sprung in der Qualität von Sprachmodellen. Im Gegensatz zu früheren Ansätzen liest BERT Text in beide Richtungen gleichzeitig, also den Kontext vor und nach einem Wort.

Das klingt technisch, hat aber praktische Konsequenzen. “Die Bank ist voll” bedeutet je nach Kontext etwas anderes. Sitzt jemand auf einer Bank im Park? Oder ist das Konto voll? BERT kann durch bidirektionales Lesen die Bedeutung korrekt einordnen, weil es den gesamten Satz auf einmal betrachtet.

BERT vs. GPT: Was ist der Unterschied?

BERT und GPT basieren beide auf der Transformer-Architektur, verfolgen aber unterschiedliche Ansätze. BERT ist ein Encoder-Modell: Es versteht Texte, erzeugt aber keinen neuen Text. Es eignet sich besonders für Aufgaben wie Klassifikation, Sentimentanalyse, Named Entity Recognition und Frage-Antwort-Systeme.

GPT hingegen ist ein Decoder-Modell: Es generiert Text, indem es Token für Token vorhersagt. GPT-4 kann Texte schreiben, weil es für genau diese Aufgabe ausgelegt ist. BERT könnte das nicht, war aber für sein Erscheinungsjahr bei Verständnisaufgaben deutlich besser.

Viele moderne Systeme kombinieren beide Ansätze. Encoder-Decoder-Modelle wie T5 oder BART können sowohl verstehen als auch generieren.

Wo wird BERT heute eingesetzt?

BERT oder BERT-basierte Modelle laufen im Hintergrund vieler Systeme. Google Search nutzt BERT, um Suchanfragen besser zu verstehen. Kundenservice-Systeme nutzen es für Textklassifikation. Viele NLP-Pipelines in Unternehmen bauen auf BERT-Varianten auf, weil es dafür gut etablierte, kosteneffiziente Modelle gibt.

Wenn du überlegst, KI für Textanalyse oder -klassifikation einzusetzen, ist das ein konkretes Thema für eine KI-Beratung.