在自然语言处理（NLP）领域，预训练语言模型GPT（Generative Pretrained Transformer）和 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为杰出代表，备受关注。本文将深入探讨它们的预训练逻辑，并详细对比二者的区别。
一、预训练语言模型的基本概念
预训练语言模型基于神经网络，如 Transformer 的编码器或解码器来实现语言模型，其核心是计算语言的生成概率。整体流程分为两个关键阶段：预训练和微调。
在预训练阶段，利用大规模的语料通过无监督学习的方式来学习模型的参数。这个过程能让模型有效地捕捉自然语言的特征，就像让模型在海量的语言数据 “海洋” 中自主学习语言的规律。经过预训练得到的模型，已经具备了对自然语言的基础理解能力。
而在微调阶段，将预训练好的模型应用于具体任务，使用少量的标注数据通过监督学习的方式进一步调整模型参数。这里的具体任务被称为下游任务（downstream task）。由于预训练是使用通用语料统一进行，而微调则针对各个下游任务的标注数据分别开展，这种方式使得模型既具备通用性，又能在特定任务上表现出色。
二、GPT 的预训练逻辑
1、语言模型类型与架构
GPT 采用单向语言模型，其模型架构基于 Transformer 的解码器。单向语言模型意味着它在处理文本时，只能按照从左到右（或从右到左）的顺序进行预测，这种特性使得它在语言生成任务上具有天然的优势。
2、预训练方式与原理
GPT 的预训练通过一般的语言模型化方式进行，基于序列概率估计。简单来说，就是给定前文，预测下一个词出现的概率。在预训练过程中，模型会学习到前文与下一个词之间的统计关系，从而掌握语言的生成模式。例如，当模型看到 “我今天去了”，它会学习预测出像 “学校”“超市” 等符合语言习惯的下一个词的概率分布。
三、BERT 的预训练逻辑
1、语言模型类型与架构
BERT 是双向语言模型，其模型架构为 Transformer 的编码器。双向语言模型的优势在于，它在处理文本时能够同时考虑前文和后文的信息，这对于理解复杂的语义关系非常有帮助，所以 BERT 在语言理解任务上表现卓越。
2、预训练方式与原理
BERT 通过掩码语言模型化的方法进行预训练，本质上是基于去噪自编码器的原理。在预训练时，BERT 会对输入文本中的一些词进行掩码处理（比如用 [MASK] 标记代替某些词），然后让模型根据上下文来预测这些被掩码的词。通过这种方式，模型能够学习到文本的整体语义结构，更好地理解上下文之间的关系。例如，对于句子 “他非常喜欢 [MASK] 运动”，BERT 模型会依据 “他非常喜欢” 和 “运动” 这些上下文信息来预测出合适的词，如 “篮球”“足球” 等。
四、GPT 与 BERT 的区别对比
| 对比项 | GPT | BERT |
| 语言模型类型 | 单向语言模型 | 双向语言模型 |
| 模型架构 | Transformer 解码器 | Transformer 编码器 |
| 预训练方式 | 语言模型化 | 掩码语言模型化 |
| 预训练原理 | 序列概率估计 | 去噪自编码器 |
| 下游任务 | 语言理解、语言生成 | 语言理解 |
从语言模型类型看，GPT 的单向性使其在生成流畅文本方面更擅长，而 BERT 的双向性让它对文本的理解更深入。模型架构上，基于 Transformer 不同部分构建，决定了它们功能的侧重。预训练方式和原理的差异，直接影响到模型学习到的语言特征和知识。在下游任务应用上，GPT 的应用范围更广，涵盖语言生成和理解，而 BERT 则专注于语言理解任务。
