OpenAI 的模型（例如 GPT-3 和 GPT-4）在架构、使用案例和设计理念上与 BERT 和 T5 不同。虽然这三者都是基于 Transformer 的神经网络，但它们针对不同的任务进行了优化。Google 开发的 BERT 采用双向方法，通过从左到右和从右到左的方向分析文本来理解上下文。这使其在情感分析或命名实体识别等任务中表现出色。同样来自 Google 的 T5 将每个任务都视为文本到文本的问题（例如，将“总结这个”翻译成摘要），从而提供了跨翻译或问题解答等任务的灵活性。相比之下，OpenAI 的模型是自回归的——预测序列中的下一个单词——这使得它们更适合生成连贯的、长篇幅的文本，例如撰写文章或代码。
这些模型之间的选择取决于具体问题。例如，BERT 在分类任务中表现出色。如果开发人员需要将电影评论分类为正面或负面，BERT 的双向上下文有助于捕捉细微的含义。T5 的文本到文本框架允许它使用单个模型处理更广泛的任务，例如将句子转换为问题（“巴黎是法国的首都”→“法国的首都是什么？”）。然而，OpenAI 的模型是为生成式应用设计的。构建聊天机器人的开发人员可能更喜欢 GPT-3.5 或 GPT-4，因为它们可以在实时对话中产生类似人类的反应。然而，这种生成能力也带来了一些权衡，例如偶尔出现的事实不准确或冗长。
从实际角度来看，BERT 和 T5 通常更容易定制。两者都是开源的，允许开发人员在特定数据集上对其进行微调——例如，在医疗文本上训练 BERT 以用于医疗保健应用。OpenAI 的模型虽然强大，但通常通过 API 访问，这限制了直接模型修改。这使得它们更容易集成，但在利基使用案例中灵活性较差。此外，计算成本也各不相同：大规模运行大型 OpenAI 模型可能很昂贵，而较小的 BERT 或 T5 变体（如 BERT-base 或 T5-small）则可以在本地更便宜地部署。开发人员在选择这些工具时必须权衡任务类型、定制需求和资源限制等因素。