还记得2019年，当时我刚工作不久，公司搞Hackathon，题目是新闻情感分析，那会儿大家都无脑用BERT，效果大大的好。现在有些人觉得GPT淘汰了BERT，就像Transformer淘汰了RNN和CNN，其实不然。

从名字就可以看得出，两个模型的用途根本不一样：

• GPT —— Generative Pre-trained Transformer，重点在于 generative（生成）
• BERT —— Bidirectional Encoder Representations from Transformers，重点在于 encoder（理解）

虽然这俩都是NLP领域的两大基石模型，虽然都基于Transformer架构，但在核心设计、训练方式和应用场景上存在根本区别，一个擅长生成内容，一个擅长理解内容。

1、模型架构与信息流方向

GPT：单向（自回归）解码器模型

GPT采用Decoder-only的Transformer架构，核心特点是单向信息流，即在预测一个词时，模型只能“看到”这个词之前（左侧）的所有上下文，而无法利用后面（右侧）的信息。这种设计模拟了人类逐字书写的过程，所以它非常擅长生成连贯的文本。

BERT：双向编码器模型

BERT采用Encoder-only的Transformer架构，核心特点是双向信息流，即在理解一个词时，模型可以同时“看到”这个词之前和之后（左右两侧）的所有上下文。这种设计让BERT更全面地理解词在句子中的确切含义和语义。

2、预训练任务与训练方式

GPT：自回归语言建模（Autoregressive LM）

GPT的预训练目标是预测下一个词，即给定一个词序列，例如：“今天天气很”，模型的任务是预测最可能出现的下一个词：“好”。这个过程是自回归的，即模型会不断将预测出的词加入序列，用于预测后续的词。这种训练方式决定了GPT更适合生成任务。

BERT：掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）

• **MLM：**BERT会随机遮盖（mask）输入文本中约15%的词，例如：“今天天气很[MASK]”，然后要求模型根据被遮盖词两侧的完整上下文，来预测出被遮盖的原始词：“好”，迫使模型学习双向的上下文依赖关系。
• **NSP：**BERT还会将两个句子，如：“鸟儿在天空飞”和“天空是蓝色的”作为一对输入，训练模型判断第二个句子是否是第一个句子的下一句。这有助于模型理解句子间的逻辑关系，对问答、自然语言推理等任务很重要。

3、核心能力与应用场景

GPT：文本生成能力

• 由于具有自回归的生成特性，GPT在创造新内容的任务上表现更卓越。

• 应用场景：文章写作、故事创作、诗歌生成、代码生成（如GitHub Copilot）、对话系统（如ChatGPT）、机器翻译等。

BERT：文本理解能力

• 基于双向上下文理解，BERT在需要深度理解文本语义的任务上效果更好。

• 应用场景：情感分析（判断评论是正面还是负面）、文本分类（如垃圾邮件识别）、命名实体识别（找出文本中的人名、地名等）、问答系统（从文档中找出问题的答案）、信息检索（理解用户搜索意图，提供更精准的结果）等。

基于以上知识，如果我们要设计一个基于知识库查询的问答Chatflow，对应的链路就是：

1. 用户提问
2. 理解并优化查询语句 ->
3. 向量化与语义检索（BERT+检索算法）->
4. 生成答案（GPT）->
5. 返回答案

这个过程就是 —— RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），即用“检索”（Retrieval）来保证事实的准确性，用“生成”（Generation）来保证回答的流畅性和智能性。而基于BERT的Embedding模型实现了将用户查询和知识库文档转为向量，以便在向量空间中进行相似度匹配。我在实战中也试过基于BERT的BGE-M3模型，在知识库检索上的表现非常好。

虽然GPT类生成式模型目前很吸引人的眼球，但BERT从“明星”变成了“基石”，默默在一些AI协作应用上发挥着作用。

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