1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析
走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析
在自然语言处理（NLP）领域，GPT（Generative Pretrained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）无疑是最具代表性和影响力的两个模型。它们都基于 Transformer 架构，但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差异。本文将深入解析 GPT 和 BERT 的选择背后的理论和实践差异，帮助你理解这两个模型的异同，并为实际应用中的决策提供有价值的参考。
1. 模型架构的根本区别
GPT 和 BERT 都是基于 Transformer 的模型，但它们在架构设计上有着关键的区别。
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GPT：自回归模型
GPT 是一个自回归（autoregressive）模型，意味着它在生成文本时，预测下一个词的过程是基于前面已经生成的词。GPT 使用的是单向（左到右）Transformer，每个位置的输出只依赖于该位置左侧的上下文信息。换句话说，GPT 模型通过预测一个词序列的
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