BERT和GPT对比
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BERT模型其核心思想是通过双向上下文的编码器进行预训练，学习句子中的每个词与上下文的关系。采用了Transformer的Encoder(编码器)部分，适合文本理解类任务
GPT采用了Transformer的Decoder(解码器)部分，其核心设计与BERT的区别在于它是一个自回归生成模型。GPT的训练目标是基于给定的前文，预测下一个词的概率分布，因此它的训练方式是单向的（从左到右）。适合生成类任务
| 特性 | BERT | GPT |
| 架构 | Transformer Encoder | Transformer Decoder |
| 训练方式 | Masked Language Model (MLM)、Next Sentence Prediction (NSP) | 自回归语言模型训练 (Autoregressive Language Modeling) |
| 适用任务 | 文本理解任务（如文本分类、问答、NER等） | 文本生成任务（如文章生成、对话生成、编程等） |
| 生成能力 | 不支持文本生成 | 强大的文本生成能力 |
| 理解能力 | 强大的文本理解能力 | 理解能力较弱，但在生成任务上有优势 |
| 模型规模 | 相对较小（如BERT-base，110M参数） | 超大规模（如GPT-3，1750亿参数） |
| 应用场景 | 情感分析、问答系统、文本分类等 | 自动写作、对话生成、创意写作等 |
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