🤖 Transformer Models (BERT, GPT) — Complete Guide in Hindi
Natural Language Processing (NLP) की दुनिया में Transformers ने क्रांति ला दी है। पहले जहाँ sequence models जैसे RNN और LSTM dominate करते थे, अब transformers ने उनकी जगह ले ली है। इस ब्लॉग में हम BERT और GPT जैसे सबसे popular transformer models को detail में समझेंगे।
📌 Transformers क्या हैं?
Transformer एक neural network architecture है जिसे 2017 में Google के researchers ने "Attention is All You Need" नामक research paper में introduce किया। इसकी खासियत यह है कि यह पूरी तरह से Self-Attention Mechanism पर आधारित है।
✨ Key Features of Transformers:
- Parallel training possible (RNN/LSTM की तरह sequential dependency नहीं)
- Long-range dependencies को efficiently capture करना
- Pretraining + Fine-tuning paradigm (NLP revolution)
- Scalability — billions of parameters तक models
🔎 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT 2018 में Google द्वारा release किया गया और इसने NLP benchmarks में धूम मचा दी। यह एक Bidirectional Transformer Encoder है। BERT का सबसे बड़ा innovation Masked Language Modeling (MLM) और Next Sentence Prediction (NSP) tasks हैं।
💡 BERT कैसे काम करता है?
- Masked Language Model (MLM): किसी sentence में random words को mask किया जाता है और model से predict कराया जाता है।
- Next Sentence Prediction (NSP): यह predict करना कि sentence B, sentence A के बाद आता है या नहीं।
💻 Python Example (BERT - HuggingFace Transformers):
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
inputs = tokenizer("Transformers are powerful models!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
print(outputs.last_hidden_state.shape)
🧠 GPT (Generative Pretrained Transformer)
GPT series (GPT, GPT-2, GPT-3, GPT-4) OpenAI द्वारा release किए गए थे। GPT एक Decoder-only Transformer है जो causal language modeling पर आधारित है। इसका उद्देश्य next word prediction करना है (autoregressive model)।
✨ GPT की विशेषताएँ:
- Text Generation में unmatched performance
- Zero-shot और Few-shot learning capabilities
- Scalability — GPT-3 में 175 Billion Parameters
- Applications: Chatbots, Content Generation, Coding Assistants
💻 Python Example (GPT - HuggingFace):
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
inputs = tokenizer("Artificial Intelligence is", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
📊 BERT vs GPT — Comparison
| Feature | BERT | GPT |
|---|---|---|
| Architecture | Encoder Only | Decoder Only |
| Training Objective | Masked Language Modeling + NSP | Autoregressive LM (Next Word Prediction) |
| Use Cases | Classification, QA, NER | Text Generation, Chatbots |
🌍 Real-world Applications
- BERT: Search Engines (Google), Sentiment Analysis, Question Answering
- GPT: Conversational AI (ChatGPT), Content Creation, Code Generation
🚀 Future of Transformers
BERT और GPT जैसे transformer models ने NLP को पूरी तरह बदल दिया है। आने वाले समय में multimodal transformers (text + image + audio) और अधिक powerful होंगे। OpenAI, Google, Meta जैसी कंपनियाँ trillion-parameter models की ओर बढ़ रही हैं।
इस ब्लॉग में हमने BERT और GPT की working, features, use cases और Python examples देखे। अब आप इन frameworks का use करके अपने NLP projects बना सकते हैं।