BERT 和LLM的区别

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，它利用Transformer架构对文本进行深度学习，特别强调上下文信息的理解。BERT的核心特点是双向的，即它可以同时考虑词语前面和后面的语境。它是Google于2018年发布的，常用于多种自然语言处理任务如问答、文本分类等，并且是许多后续模型的基础。

相比之下，LLM（Large Language Model）通常是指非常大的语言模型，它们拥有数十亿到万亿级别的参数，规模显著超过了BERT。LLMs不仅包括了BERT这样的预训练模型，还包括了大量的自监督训练数据，旨在生成更丰富、更复杂的语言表达。比如，OpenAI的GPT系列（如GPT-3）、M6等都是大型语言模型的例子。LLMs由于其庞大的规模，往往能展现出更强的泛化能力和创造性。