Razvoj tehnologije obrade prirodnog jezika (NLP) doživio je značajne promjene u posljednjem desetljeću, a dva modela su se posebno istaknula: Generative Pre-trained Transformer (GPT) i Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Ovi modeli igraju ključnu ulogu u razumijevanju i generiranju prirodnog jezika, što je temelj mnogih suvremenih aplikacija umjetne inteligencije.

GPT, razvijen od strane OpenAI, je autoregresivni model koji predviđa sljedeću riječ u nizu na temelju prethodnih riječi. Ovaj model je postao iznimno popularan zbog svoje sposobnosti generiranja koherentnog i relevantnog teksta, što se najbolje vidi kroz primjenu u ChatGPT-u. S druge strane, BERT, koji je predstavio Google 2018. godine, čita jezik u oba smjera, omogućujući mu da razumije kontekst riječi temeljem svih okolnih riječi.

Iako oba modela nude impresivne mogućnosti, njihova primjena se razlikuje ovisno o specifičnim potrebama projekta. GPT se često koristi u aplikacijama koje zahtijevaju generiranje teksta, kao što su chatbotovi, dok BERT nalazi svoju primjenu u zadacima koji zahtijevaju dublje razumijevanje jezika, poput pretraživačkih algoritama i analize sentimenta.

Nedavno provedena istraživanja pokazuju da programeri u području AI i strojnog učenja sve više preferiraju GPT, posebice njegovu najnoviju iteraciju, GPT-4, zbog njegove svestranosti i naprednih sposobnosti generiranja teksta. Međutim, BERT nastavlja biti relevantan zbog svoje sposobnosti detaljnog razumijevanja jezika i konteksta, što ga čini nezamjenjivim u određenim aplikacijama.

U kontekstu praktične primjene, GPT se ističe u kreiranju sadržaja, automatizaciji odgovora u korisničkoj podršci i u razvoju naprednih chatbotova. BERT, s druge strane, pokazuje svoju snagu u poboljšanju pretraživačkih algoritama, analizi teksta i razumijevanju složenih upita.

Zaključno, iako se preferencije između GPT i BERT mogu razlikovati ovisno o specifičnim zahtjevima projekta, oba modela su neophodna u današnjem ekosistemu obrade prirodnog jezika. Njihova sposobnost da interpretiraju i generiraju prirodni jezik otvara nove horizonte u području umjetne inteligencije, što će zasigurno oblikovati budućnost tehnologije i naše interakcije s digitalnim svijetom.