GPT (Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练Transformer) 模型与其他大型语言模型 (LLM) 的主要区别在于它们的架构、训练方法和用例。 GPT 使用仅解码器 (decoder-only) 的 Transformer 架构，这意味着它专注于通过预测序列中的下一个 token 来顺序生成文本。 这种自回归设计与 BERT 等模型形成对比，后者使用仅编码器 (encoder-only) 的架构，该架构经过优化，可以理解两个方向的上下文。 例如，BERT 会屏蔽句子中的随机单词，并使用周围的上下文预测它们，这使其更适合情感分析等任务。 但是，GPT 的结构优先考虑生成连贯的文本，这就是它在聊天机器人或故事生成方面表现出色的原因。
另一个关键区别在于训练数据和规模。 GPT 模型，尤其是 GPT-3 和 GPT-4，是在海量数据集（例如，书籍、网站）上训练的，并扩展到数千亿个参数。 这种规模支持少量样本学习 (few-shot learning)，其中 GPT 可以使用最少的示例来执行任务。 相比之下，Google 的 T5 或 Meta 的 LLaMA 等模型使用不同的训练策略。 例如，T5 将所有任务都构建为文本到文本的问题（例如，将“summarize: [text]”翻译成摘要），而 LLaMA 则侧重于开源使用的效率。 GPT 对庞大规模的依赖实现了广泛的泛化，但需要大量的计算资源，而 Alpaca 或 Falcon 等较小的模型则以规模换取更容易的微调和部署。
最后，可访问性和自定义程度各不相同。 GPT 模型主要通过 API（例如，OpenAI 的 API）访问，限制了直接模型修改。 开发人员可以在约束条件下进行提示工程或微调，但无法检查或更改核心模型。 但是，LLaMA 或 Mistral 等开源 LLM 允许完全自定义：开发人员可以调整架构，在特定领域的数据上重新训练，或在本地部署。 例如，医疗保健应用程序可能会在医学期刊上微调 LLaMA，以获得更好的诊断建议。 GPT 的“黑盒”方法简化了集成，但牺牲了控制权，使得替代方案对于小众应用或成本敏感的项目（其中自托管比 API 调用更便宜）更可取。