2025年2月27日 · BERT和GPT的主要区别总结. 从上面的介绍看，BERT和GPT都是基于Transformer的预训练模型，都包含了预训练和微调的过程。都能够应用于各种NLP的任务。 …

2023年5月24日 · BERT是基于Transformer的预训练模型，通过掩码语言模型和下一句预测任务学习语言表示。 GPT则是单向Transformer结构，用于语言生成，仅使用上文信息。 两者在预训 …

最经典的两个LLM分别是GPT和BERT。 GPT取自Tranformer的解码器，采用生成式预训练， 具有自回归特性。 BERT取自 Transformer 的编码器，采用掩码语言模型和下一句预测等任务进行 …

BERT和GPT是两种基于Transformer架构的预训练模型，BERT侧重于理解句子中的上下文和含义，适合词语级别的任务；而GPT则专注于生成连贯的文本，适用于生成式任务。

2024年9月8日 · While both GPT and BERT are transformative in the field of NLP, their distinct architectures and operational mechanisms make them suited to different kinds of tasks. GPT’s …

GPT大模型（全称是Generative Pre-training Transformer）技术是一种使用自回归模型进行语言建模的预训练模型，和Bert一样它也采用了Transformer架构，并使用了大量未标记的文本进行 …

2025年2月10日 · BERT与GPT的对比分析：如何选择适合的模型. 在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT（Generative …

3 天之前 · Transformer架构自2017年被提出以来，已成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构。从BERT到GPT-5，这一架构经历了不断的优化和创新，推动了AI技术的快速发展。本文将深 …

2025年1月26日 · BERT：只用“切菜”功能，把食材（文本）切碎并分析成分（语义），适合做沙拉分析（理解任务）。 GPT：只用“炒菜”功能，按顺序加工食材（生成文本），适合做炒饭（一 …

bert：适合需要理解上下文的任务（如分类、问答）。 gpt：适合需要生成文本的任务（如对话、创作）。 选择依据： 如果需要理解文本内容，选择bert。 如果需要生成文本，选择gpt。