BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和 GPT（Generative Pre-trained Transformer）都基于 Transformer 架构，但在设计目标、预训练任务和应用场景上有很大区别：

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1. 架构方向性

• BERT：双向编码器（Bidirectional）

  • 在 Transformer 的 Encoder 部分堆叠多层，将句子中所有位置同时看作上下文，能够从左右两侧同时获取语义信息。

• GPT：单向解码器（Unidirectional）

  • 基于 Transformer 的 Decoder 部分，仅从左到右（或右到左，取决于实现）地顺序生成，对下一个 token 做预测，天然适合生成任务。

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2. 预训练任务

模型	预训练任务	作用
BERT	Masked Language Model (MLM)	随机 mask 输入中的若干 token，预测它们是什么； Next Sentence Prediction (NSP)	判断两句话是否相邻，增强句间理解。
GPT	Autoregressive Language Modeling (ALM)	给定前文，预测下一个 token。

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3. 模型角色

• BERT：常作“Encoder”

  • 适合分类、阅读理解、序列标注等下游任务。

• GPT：常作“Decoder”/纯语言生成

  • 更擅长文本生成、对话系统、续写补全等方向。

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4. 输入输出形式

• BERT：

  • 输入：整段文本（可含[CLS] + 文本A + [SEP] + 文本B + [SEP]）
  • 输出：每个位置的表示向量（也会用 [CLS] 作为整句表示）

• GPT：

  • 输入：前缀文本
  • 输出：下一个 token 分布，用于逐步生成新文本

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5. 应用场景对比

场景类别	BERT 优势	GPT 优势
文本分类	直接用 [CLS] 向量 + 全连接层即可	需要在生成式接口上设计 prompt
问答/阅读理解	自然做双句匹配与 span 抽取	以生成形式回答，灵活但验证难度高
文本生成	需额外加 Decoder 或 Seq2Seq 架构	直接顺序生成，效果流畅
对话系统	通常做理解+检索式回复	生成式对话，能自主创造回复内容

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6. 生态与发展

• BERT 系列：RoBERTa、ALBERT、ELECTRA、DeBERTa……都在“Encoder”方向不断优化预训练策略和效率。
• GPT 系列：GPT-2、GPT-3、GPT-4……不断扩大模型规模和上下文长度，更强的生成能力和开放域对话能力。

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小结

• BERT 强调“理解”（Understanding），以双向编码、Mask 预测为核心，擅长各类下游理解任务。
• GPT 强调“生成”（Generation），以单向自回归预测为核心，擅长写作、对话、续写等生成式应用。