bert和GPT使用的transformer有什么不同

Bert和GPT都使用了Transformer模型，但它们的主要用途是不同的。

Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，可以被用于自然语言处理任务，如文本分类、问答、语句相似度计算等。它使用了双向Transformer模型，能够同时利用文本前后文信息进行处理，提高了模型的准确度。

GPT（Generative Pre-training Transformer）是一种生成式预训练模型，可以被用于语言生成任务，如文本生成、摘要生成等。它使用了单向Transformer模型，能够从前往后依次处理文本信息，然后根据已经处理的信息生成新的文本。

简单来说，Bert是一种用于处理自然语言的模型，而GPT是一种用于生成自然语言的模型。