Comparați și comparați modele de limbaje bazate pe rețele neurale, cum ar fi GPT-3 și sisteme bazate pe reguli, cum ar fi sistemele expert. Discutați pe scurt avantajele și dezavantajele lor în ceea ce privește capacitățile de rezolvare a problemelor și înțelegerea limbajului natural.
Modelele de limbaje neuronale bazate pe rețele, cum ar fi GPT-3 și sistemele bazate pe reguli, cum ar fi sistemele expert, oferă avantaje și dezavantaje atunci când vine vorba de rezolvarea problemelor și de înțelegerea limbajului natural (NLU). GPT-3, alimentat de rețele neurale, excelează la generarea de text asemănător omului, adaptarea la diferite contexte și recunoașterea nuanțelor în limbaj. Cu toate acestea, aceste modele pot produce uneori rezultate imprevizibile, se luptă cu coerența pe termen lung și necesită o putere de calcul și date substanțiale.Pe de altă parte, sistemele expert sunt bazate pe reguli și utilizează o bază de cunoștințe extinsă pentru a face deducții și a rezolva probleme în domeniul lor. Ele oferă răspunsuri consecvente și fiabile, iar rezultatele lor sunt mai explicabile. Cu toate acestea, ei se luptă cu NLU, sunt mai puțin flexibili decât rețelele neurale și necesită actualizări manuale ale bazei lor de cunoștințe de către experți. Per ansamblu, rețelele neurale oferă NLU și adaptabilitate îmbunătățite, în timp ce sistemele bazate pe reguli oferă consecvență și capacități de explicare bazate pe reguli.