BERT与GPT⑵的基本介绍

核心观点：BERT和GPT⑵是基于Transformer的两种常见语言模型，分别具有区别的结构和特点。

语言模型

Bert和GPT⑵采取了transformer的区别部份，Bert使用的是transformer的encoder，即Self Attention，是双向的语言模型；而GPT⑵用的是transformer中去掉中间Encoder-Decoder Attention的结构，是单向的语言模型。

输入向量

GPT⑵的输入向量由token embedding和position embedding组成，而Bert的输入向量由token embedding、position embedding和segment embedding组成。

参数量

Bert的参数量约为3亿，而GPT⑵的参数量约为15亿。

BERT与GPT⑵的区分与特点

BERT和GPT⑵都采取了transformer架构，但它们在模型范围、预训练方式和利用领域上有所区别。

模型范围

GPT⑵是GPT的升级版本，它的范围更大，共有48层transformer和15亿个参数。相比之下，BERT相对较小，具有12层transformer和1.1亿个参数。

预训练方式

BERT使用的是transformer的encoder，即Self Attention，是双向的语言模型。而GPT⑵使用的是transformer中去掉中间层的decoder，是单向的语言模型。因此，GPT⑵没法利用上下文信息，只能利用上文，而BERT可以同时利用上下文信息。

利用领域

• GPT⑵: GPT⑵是一种生成式预训练模型，主要用于生成联贯文本。它可以利用在自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）等任务上。
• BERT: BERT是一种双向预训练模型，主要用于语义理解和下游任务。它可以利用在文本分类、问答系统、命名实体辨认等各种自然语言处理任务上。

BERT与GPT⑵的对照分析

架构差异

BERT与GPT⑵采取了transformer的架构，但在encoder的结构和训练目标方面存在差异，训练速度和推理效果也有所区别。

BERT使用transformer的encoder结构，即Self Attention，用于构建双向的语言模型。GPT⑵则使用单向的transformer decoder结构，主要用于生成任务。

训练目标

BERT的训练目标是通过随机屏蔽单词的方式来预测屏蔽单词的上下文。这使得BERT在处理各种下游任务时具有较好的性能。

而GPT⑵的训练目标是预测下一个单词，这使得GPT⑵更合适于生成任务，例如文本生成和机器翻译。

关键词1：BERT与GPT⑵的区分是甚么？

答案：BERT和GPT⑵是当前NLP领域最早进的模型之一，它们都采取了基于Transformer的架构，但是在一些关键点上存在一些区分：

• BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformer）和GPT⑵（Generative Pre-trained Transformer 2）在模型结构和目标任务上存在差异。
• BERT是双向模型，可以利用上下文信息，通过自回归或自编码任务进行预训练，可以利用于自然语言理解和生成任务。
• GPT⑵是单向模型，只能利用上文信息，通过自回归语言模型进行预训练，主要用于生成联贯文本。

下面对BERT和GPT⑵的一些具体特点进行详细解释和比较：

BERT的特点：

• BERT引入Masked Language Modeling（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）的任务，通过双向Transformer编码器进行预训练。
• BERT能够捕捉上下文语境的特点，对句子级别的任务和句子关系的理解有较好的效果。
• BERT可以用于生成式任务，但相比GPT⑵在生成文本上的效果较差。

GPT⑵的特点：

• GPT⑵只采取上文信息进行编码，不引入Masked LM和NSP任务，通过单向Transformer进行预训练。
• GPT⑵在生成联贯文本方面具有强大的能力，效果优于BERT。
• GPT⑵的模型范围更大，训练数据更多，层数更深，参数量更大，能够生成更复杂、更有创造性的文本。