请解释BERT和GPT

BERT和GPT都是自然语言处理中最先进的预训练模型。

BERT，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google在2018年提出的一种预训练模型。BERT使用Transformer架构和大量的无标签文本数据进行预训练，从而使模型能够学习出语言的上下文相关性，从而在各种自然语言处理任务中表现出色。BERT已被广泛应用于问答、文本分类、命名实体识别等自然语言处理任务，并取得了很好的效果。

GPT，全称为Generative Pre-training Transformer，是由OpenAI在2018年提出的一种预训练模型。GPT使用与BERT相同的Transformer架构，但是GPT使用了不同的预训练任务，即使用自回归模型生成文本，从而使模型能够学习出语言的上下文相关性和语言的生成能力。GPT已被广泛应用于文本生成任务，例如对话生成、摘要生成、机器翻译等，并取得了很好的效果。