特性BERTGPT架构Encoder-only (双向上下文)Decoder-only (单向上下文)训练任务输入输出主要用于理解任务，输出句子表示主要用于生成任务，输出一个个生成的词优点适用于理解任务，双向捕捉上下文信息强大的生成能力，流畅自然的文本生成缺点不擅长生成文本，计算较慢只考虑前文，生成时不考虑全局上下文小结BERT更侧重于理解任务，擅长从文本中提取信息（例如，文本分类和问答）。GPT

简短回答：不能有效学习到。详细解释：SHA-256 是一种加密哈希函数，它的设计目标就是让输出（哈希值）对于输入来说不可预测且无模式可循。具体特点包括：而神经网络（尤其是标准的前馈神经网络或Transformer等）擅长学习有统计规律的数据，比如：但是，SHA-256特意破坏了任何可学的统计规律。哪怕是再深、再大的神经网络，也只能做到跟“瞎猜”差不多的效果，比如输出 256位随机比特流，和真实SH

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【代码】使用Pytorch、Transformers实现transformer encoder。

Transformer模型，分词器，处理多段文本，添加Token，Token embedding初始化