大模型面经之bert和gpt区别

        BERT和GPT是自然语言处理（NLP）领域中的两种重要预训练语言模型，它们在多个方面存在显著的区别。以下是对BERT和GPT区别的详细分析。

一、模型基础与架构

• BERT：

  • 全称：Bidirectional Encoder Representations from Transformers。

  • 架构：基于Transformer的编码器部分进行堆叠构建，通过预训练和微调两个阶段来生成深度的双向语言表征。

  • 特点：使用了Transformer的encoder部分，通过双向语言模型预训练来学习上下文相关的词表示。

• GPT：

  • 全称：Generative Pre-trained Transformer。

  • 架构：基于Transformer的解码器部分，通过自回归语言模型预训练来学习生成连贯文本的能力。

  • 特点：采用了自回归语言模型的预训练方式，逐步生成下一个词语，以此生成连贯的文本。

二、训练方式与任务

• BERT：

  • 训练任务：主要包括掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。

    • MLM：在输入序列中随机掩盖一些