UniLM和bert和transformer的区别

UniLM、BERT和Transformer都是自然语言处理领域中的重要模型，它们之间有一些区别：

1. Transformer是一种模型架构，可以用于多种自然语言处理任务，如机器翻译和文本分类等。BERT和UniLM都是基于Transformer模型架构进行改进的。

2. BERT是一种预训练语言模型，使用海量文本数据进行训练，可以实现各种自然语言处理任务的迁移学习。BERT的主要贡献在于提出了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两个预训练任务。

3. UniLM是在BERT模型的基础上进行改进的，主要针对多任务学习场景。UniLM采用了自回归和自编码两种方式进行训练，可以同时应用于生成型和判别型任务。

总的来说，Transformer是一种模型架构，可以用于多种自然语言处理任务；BERT是一种预训练语言模型，可以实现各种自然语言处理任务的迁移学习；UniLM则是在BERT模型的基础上进行改进，适用于多任务学习场景。