BERT (来自变压器的双向编码器表示) 和GPT (生成式预训练变压器) 都是基于变压器的模型，但在体系结构，培训目标和应用方面有所不同。BERT设计用于双向上下文理解，通过考虑前面和后面的单词来处理文本。这使得它对于需要深入理解的任务非常有效，例如问答和情感分析。它是使用掩蔽语言模型目标进行预训练的，其中随机单词被掩蔽，并且模型基于周围的上下文来预测它们。
相比之下，GPT是单向的，并按顺序生成文本，根据前面的单词预测下一个单词。它擅长于文本完成，创意写作和聊天机器人等生成任务。GPT使用因果语言模型目标进行预训练，在那里它学习预测序列中的下一个标记。
总之，BERT被优化用于理解和分析现有文本 (例如，分类、NER)，而GPT专注于生成连贯和上下文相关的文本。这两种模型都有较新的版本，如bert-large和GPT-4，进一步推动了NLP功能的边界。