Bert与transformer的不同之处

Bert和Transformer是自然语言处理领域中两个重要的模型，它们有以下不同之处：

1. 结构不同：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，由编码器和解码器组成，用于序列到序列的任务。而Bert是Transformer的一种具体实现，主要用于预训练语言表示。

2. 目标不同：Transformer主要用于机器翻译、文本生成等序列到序列的任务，通过编码器和解码器实现输入序列到输出序列的映射。而Bert主要用于自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别等，通过学习上下文相关的词向量来提取语义信息。

3. 预训练方式不同：Transformer通常使用无监督的方式进行预训练，通过大规模的语料库学习语言模型。而Bert则采用了双向语言模型预训练，通过掩码语言模型和下一句预测任务来学习上下文相关的词向量。

4. 输入表示不同：Transformer的输入是固定长度的序列，每个位置都有一个对应的词向量表示。而Bert的输入是变长的序列，通过添加特殊的标记来表示句子的开始和结束，并使用掩码来标记输入中的词。

5. Fine-tuning方式不同：Transformer在预训练之后，通常需要进行微调以适应具体任务。而Bert则通过在预训练模型之上添加一个任务特定的输出层，并使用有标签的数据进行端到端的微调。