Bert GPT结构

Bert GPT是指基于Bert和GPT结构的模型。Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，通过双向Transformer编码器学习词汇的上下文表示。它能够在各种自然语言处理任务中取得很好的效果。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer的生成式预训练模型。它通过无监督学习从大规模文本语料中学习语言模型，然后可以用于各种下游任务，如文本生成、机器翻译、问答系统等。

结合Bert和GPT的思想，Bert GPT模型首先使用Bert进行预训练，得到词汇的上下文表示。然后，使用GPT进行进一步的预训练，生成更复杂的语言模型。这种结合可以使模型在表示学习和生成两方面都具有很好的表现，适用于多种自然语言处理任务。