BERT和GPT在对Transformer架构的选用上，其最核心的本质区别在于对“上下文信息（Context）”的处理机制不同，这直接导致了它们在网络结构（Encoder vs Decoder）和预训练目标（双向理解 vs 单项生成）上的分道扬镳。 我们可以从以下五个维度来深度剖析它们的本质区别： 1. 架构部件的选择：Encoder vs Decoder Transformer原版架构包含一个编码器（Encoder）和一个解码器（Decoder）。 BERT 选用了 Encoder（编码器-Only架构）： Encoder的特点是没有掩码（No Masking）。 输入序列中的每一个Token都可以同时看到它前面和后面的所有Token。 GPT 选用了 Decoder（解码器-Only架构）： GPT去掉了原版Decoder中用于连接Encoder的交叉注意力层（Cross-Attention），只保留了自注意力层。 最关键的是，GPT的自注意力层带有掩码机制（Masked Self-Attention）。 输入序列中的每一个Token，只能看到它前面的Token，不能看到它后...
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