掌握BERT与GPT，人工智能基础指南

资源摘要信息:"BERT与GPT是自然语言处理（NLP）领域的两大创新模型，它们代表了预训练语言模型的发展方向。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）由Google于2018年提出，是第一个利用双向Transformer对语境中的所有单词进行建模的预训练语言表示方法。GPT（Generative Pretrained Transformer）由OpenAI于2018年提出，是一种基于Transformer的自回归语言模型。 BERT模型采用了掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一个句子预测（Next Sentence Prediction, NSP）的预训练任务。MLM随机遮蔽部分输入词汇，并预测这些词汇，这样模型可以学习到单词的双向上下文信息。NSP则训练模型预测两个句子是否在原始文本中连续出现，以更好地理解句子间关系。BERT在多项NLP任务中取得了显著的成果，尤其是在语义理解方面。 GPT模型则是一系列自回归语言模型的总称，其基础架构为Transformer的解码器部分。GPT模型仅使用一个预训练任务——从左到右预测下一个单词，通过深度学习语言的统计规律性，使得模型在生成式任务中表现出色，如文本生成、对话系统等。 BERT与GPT的主要区别在于它们的语言模型架构和预训练目标。BERT使用的是Transformer的编码器，专注于理解语言的双向上下文；而GPT使用的是Transformer的解码器，侧重于单向语言模型的生成能力。这种差异导致两者在实际应用中有所不同的优势：BERT在需要理解深层次语义的分类、问答等任务中更为擅长；GPT则在生成连贯、有逻辑的文本内容方面表现更好。 随着NLP技术的发展，BERT和GPT的后续改进模型不断涌现。BERT的变种包括RoBERTa、ALBERT、DistilBERT等，它们在模型架构、训练策略上做了优化，以达到更好的性能和效率。GPT的变种包括GPT-2、GPT-3等，这些模型在参数量和生成能力上都有所提升。 了解BERT与GPT的基础知识，对于研究和应用自然语言处理技术至关重要。它们不仅推动了语言模型技术的进步，还为后续的模型设计和相关技术研究奠定了基础。"