bert和transformer的区别

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和Transformer是两种不同的自然语言处理模型。

Transformer是一种基于注意力机制的模型，它通过使用多头注意力（Multi-Head Attention）来学习输入序列中各个位置之间的关系。Transformer可以在并行方式中计算所有位置的表示，因此它非常适合在大规模数据集上进行训练。

BERT是Transformer的一个特殊版本，它是预训练的，并且旨在用于语言理解任务，例如问答（QA）和语句分类（Sentence Classification）。与Transformer不同，BERT是双向的，意味着它同时考虑输入序列的前向和后向信息。这使得BERT更加准确地捕捉了语言的上下文信息，因此它可以表现得更好。

总的来说，Transformer是一种通用的模型，而BERT是针对语言理解任务的特殊版本，具有更高的语言理解能力。