【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5

引言
Transformer架构的诞生（Vaswani et al., 2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。

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一、核心架构对比

特性	BERT (Bidirectional Encoder)	GPT (Generative Pre-trained Transformer)	T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
基础结构	Transformer Encoder	Transformer Decoder (带掩码注意力)	完整的 Encoder-Decoder
注意力机制	双向注意力 (看全句上下文)	单向注意力 (仅看左侧上文)	Encoder双向 + Decoder单向
参数共享	Encoder堆叠	Decoder堆叠	Encoder & Decoder独立堆叠
核心思想	深度双向上下文编码	自回归语言建模	统一文本到文本框架

关键洞察：

• BERT是“理解者”：擅长提取上下文信息（如分类、问答）。

• GPT是“生成者”：擅长续写文本（对话、创作）。

• T5是“多面手”：通过统一框架处理各类任务（翻译、摘要、分类均可）。

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二、预训练任务对比

模型	核心预训练任务	训练目标	数据利用特点
BERT	Masked Language Model (MLM) Next Sentence Prediction (NSP)	预测被遮蔽的词 判断句子是否连续	需随机遮蔽部分输入
GPT	Next Token Prediction	根据上文预测下一个词	完全自回归生成
T5	Span Corruption (Text-to-Text 版本)	预测被遮蔽的连续文本片段	将任务统一为文本生成

任务图解：

• BERT： "我[MASK]北京。" → 预测"爱"

• GPT： "我喜欢" → 预测"北京"

• T5： "翻译英文：我爱北京 → I love Beijing" (所有任务都转为输入-输出对)

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三、输入/输出与典型应用

模型	输入形式	输出形式	典型应用场景
BERT	单句或句对	类别标签/文本片段位置	文本分类、NER、情感分析、QA
GPT	文本前缀 (Prompt)	续写的文本	对话生成、创作、代码补全
T5	任务描述 + 输入文本 (e.g., "摘要：")	任务结果文本	任何文本转换任务：翻译、摘要、问答、分类（输出标签文本）

T5的革命性：将“正面情感”分类任务转化为输入“情感分析：这电影太棒了！” → 输出“positive”，实现架构统一。

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四、训练与微调差异

方面	BERT	GPT	T5
微调方式	添加任务特定头（如分类层）	Prompt Engineering 或添加轻量适配层	自然语言指令 + 生成
Zero-Shot	弱 (需微调)	强 (通过Prompt激发能力)	中等 (依赖任务描述清晰度)
计算资源	相对较低 (仅Encoder)	高 (长文本生成需迭代)	最高 (Encoder+Decoder)

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五、代表模型与演进

架构	代表模型	里程碑意义
BERT	BERT-base, RoBERTa, ALBERT	开启预训练+微调范式，刷新11项NLP纪录
GPT	GPT-3, ChatGPT, GPT-4	证明超大规模模型+Prompt的泛化能力
T5	T5-base, mT5 (多语言), Flan-T5	验证“Text-to-Text”统一框架的可行性

当前趋势：

• BERT路线：模型轻量化（DistilBERT）、知识注入（ERNIE）

• GPT路线：Decoder-Only成为主流（LLaMA, Mistral）、多模态融合

• T5路线：指令微调（Instruction Tuning）推动模型通用化

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六、如何选择？开发者指南

你的需求	推荐架构	理由
文本分类/实体识别/抽取式问答	BERT家族	双向编码能力强，推理速度快
文本生成/对话/创作	GPT家族	自回归生成流畅，可控性高
多任务系统/机器翻译/摘要生成	T5家族	单一模型处理多任务，减少维护成本
追求零样本/小样本能力	大型GPT/T5	千亿参数模型通过Prompt实现惊人泛化

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七、关键结论

1. BERT：上下文编码之王，适合需要“深度理解”的任务。

2. GPT：生成式AI基石，推动Prompt工程和对话革命。

3. T5：架构统一的典范，证明“万物皆可文本生成”。

4. Transformer是根：三者皆由其衍生，注意力机制是核心。

5. 融合趋势明显：GPT-4已吸收编码器思想，T5+Prompt逼近GPT能力。

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学习建议：

1. 动手实践：用Hugging Face Transformers库跑通BERT分类、GPT-2生成、T5翻译示例。

2. 读论文：精读原始论文（BERT, GPT-2, T5），注意架构图。

3. 理解Attention：深入掌握Self-Attention和Masked Attention机制。

4. 关注新动向：MoE架构、RetNet、Mamba等正挑战Transformer的统治地位。

最后一句话：掌握这三类架构，就握住了进入大模型世界的三把钥匙——理解、创造与统一。

希望这篇深度对比能助你在LLM开发之路上精准选型，游刃有余！