在自然语言处理（NLP）领域，GPT与BERT堪称两大代表性架构，它们的提出分别引领了“生成式预训练”与“编码式预训练”的两个技术潮流。虽然都基于Transformer结构，但它们的设计思路、训练方式和应用场景却有显著差异。了解GPT与BERT的不同，不仅有助于我们更深入理解现代语言模型的能力边界，也能更准确地选择合适的模型解决特定任务。

首先，从模型结构来看，GPT（Generative Pre-trained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）都源自2017年提出的Transformer模型，但使用方式截然不同。

GPT只采用了Transformer的解码器（Decoder）部分，是一种“自回归模型”，即在生成文本时，每个词都只依赖于它前面已经出现的词。这种单向机制使得GPT非常擅长自然语言生成（如写作、续写、对话等），因为它模拟了人类“一个词一个词往下说”的过程。

而BERT采用的是Transformer的编码器（Encoder）部分，是一种“掩码语言模型”（Masked Language Model）。它在训练时会随机遮蔽输入中的部分词汇，并让模型预测被遮蔽的内容。这种双向机制使得BERT在理解上下文语义时更加准确，因此特别擅长阅读理解、问答系统、情感分析等“理解类”任务。

第二个关键区别是训练目标。

GPT的训练目标是“下一词预测”（next token prediction），即根据前文生成下一个词。整个过程是自左向右进行的，有很强的顺序依赖性。

而BERT的训练目标是“掩码预测”（Masked LM）和“下一句预测”（Next Sentence Prediction）。前者帮助模型理解词与词之间的深层联系，后者则增强句子级的上下文理解。这也导致BERT不能像GPT那样自然地生成流畅文本，因为它不是为生成任务而设计的。

在应用层面，GPT系列（如GPT-3、GPT-4）主打文本生成与对话系统，正是ChatGPT的技术核心。而BERT更多用于下游理解任务的“特征提取器”，通常会与分类器组合使用，解决分类、匹配、检索等任务。例如，在搜索引擎中，BERT可用于分析用户查询与文档之间的语义匹配度。

在预训练数据规模与参数量方面，GPT-3等后续版本显著大于原始的BERT，但这更多是技术发展与算力进步的结果，而不是架构本身的限制。事实上，近年来也有BERT的变体（如RoBERTa、ERNIE）不断拓展参数量，并优化预训练策略，缩小与GPT的差距。

值得注意的是，两者也在不断融合。随着T5（Text-to-Text Transfer Transformer）、UL2等“统一架构”的提出，未来的语言模型可能不再被严格划分为“生成型”或“理解型”，而是既能生成又能理解的多功能模型。

总结来说，GPT与BERT的核心差异体现在方向性（单向vs双向）、训练目标（生成vs理解）、**结构模块（Decoder vs Encoder）以及应用领域（对话/写作vs问答/分类）**等多个方面。它们代表了自然语言处理领域中两种不同的技术路径：一个强调语言的生成能力，一个注重语言的理解能力。

理解这些差异，有助于我们在使用语言模型解决实际问题时，做出更高效、更合适的技术选择。