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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。

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