BERT 和 GPT 都是基于 Transformer 的模型，专为自然语言处理而设计，但它们在架构、训练目标和使用案例方面存在根本差异。 BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）经过优化，可以使用仅编码器架构来理解两个方向（从左到右和从右到左）的语言上下文。 相比之下，GPT（生成式预训练 Transformer）是一种仅解码器模型，专为自回归文本生成而设计，它仅使用从左到右的上下文来预测序列中的下一个单词。 这些结构差异导致了不同的优势和应用。
在架构上，BERT 一次处理整个输入序列，从而可以捕获双向上下文。 例如，在句子“The bank account was near the river”中，BERT 可以通过分析两个方向上的周围单词来消除“bank”（金融机构与河岸）的歧义。 然而，GPT 顺序生成文本，使其本质上是单向的。 这使得 GPT 更适合编写连贯的段落或代码等任务，在这些任务中，模型根据先前的单词预测每个后续标记。 训练目标也不同：BERT 使用掩码语言建模（隐藏随机单词来预测它们）和下一句预测，而 GPT 使用因果语言建模（预测序列中的下一个单词）。 这些方法塑造了每个模型处理上下文的方式——BERT 擅长深度文本理解，而 GPT 则优先考虑流畅生成。
实际上，开发人员选择 BERT 来执行需要语义分析的任务，例如问题解答、情感分类或命名实体识别。 例如，BERT 可以通过评估双向上下文来确定句子中的“Apple”是指公司还是水果。 GPT 更适合用于生成式任务，如聊天机器人、文本补全或代码合成，在这些任务中，输出连贯性很重要。 开发人员可能会使用 GPT-3 来起草电子邮件或根据提示生成 Python 代码。 此外，BERT 通常在标记数据集上针对特定任务进行微调，而 GPT 通常通过提示利用少量或零样本学习。 在两者之间进行选择时，请考虑任务是否需要深度双向理解 (BERT) 或顺序生成 (GPT)，以及用于微调的训练数据的可用性。