BERT和GPT的主要区别在于模型基础与架构、训练方式与任务、以及目标任务和使用场景。 一、模型基础与架构 BERT，全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是基于Transformer的编码器部分进行堆叠构建的。它
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种为自然语言处理（NLP）领域设计的基于Transformer架构的双向编码器预训练语言模型。 BERT由Google AI Language的研究人员在2018年精心打造
Published on 2025-01-20
