从 BERT 到 GPT—— 基于 Transformer 架构的演变与能力分化

一、Transformer 架构总览​

从结构上看，Transformer 由两大核心模块构成

• 编码器（Encoder）：负责 “理解” 输入序列，生成富含上下文信息的向量表示；
• 解码器（Decoder）：负责 “生成” 目标序列，基于编码器的理解结果和已生成内容，逐步输出最终结果。

这两个模块可灵活组合：既可以单独使用（如仅用编码器做文本理解，仅用解码器做文本生成），也可协同工作（如编码器 - 解码器组合做机器翻译），构成现代大模型的 “骨架”。

无论是编码器还是解码器，核心都依赖自注意力机制（Self Attention）—— 它能让模型 “聚焦关键信息”（比如读 “小明给小红买冰淇淋” 时，重点关注 “小明 / 小红 / 冰淇淋”），这是 Transformer 比传统模型更懂上下文的关键。

transformer架构图：左边为编码器，右边为解码器

注：图示与原论文Post-LN结构不同，采用Pre-LN设计以缓解梯度消失问题。依据：《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》(ICML 2020)

二、核心对比：BERT 与 GPT 如何 “改造” Transformer？

（一）架构选择差异：对 Transformer 模块的 “取舍” 不同

1. BERT：仅用编码器（Encoder-only）—— 聚焦 “双向语义理解”

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，2018）由 Google 提出，其核心是堆叠多层编码器，完全舍弃了解码器。

• ✅ 优势：能够同时看到一个词的前后文，实现真正的 “双向理解”；
• ❌ 局限：不具备自回归生成能力，无法直接用于文本续写；
• 📌 应用场景：适合需要 “读懂” 文本的任务，如情感分析、命名实体识别、语义相似度判断。

2. GPT：仅用解码器（Decoder-only）—— 聚焦 “单向文本生成”

GPT（Generative Pre-trained Transformer，2018）由 OpenAI 提出，基于 Transformer 的解码器部分构建。

• ✅ 优势：采用自回归方式，逐词生成，天然适合文本创作；
• ❌ 局限：只能看到 “过去的词”，无法像 BERT 那样双向感知；
• 📌 应用场景：适合需要 “写出” 内容的任务，如对话生成、文章续写、代码补全。

💡 关键洞察：BERT 和 GPT 的根本差异，不是 “谁更先进”，而是对 Transformer 模块的不同取舍，反映了 “理解” 与 “生成” 两类任务的本质区别。

（二）训练目标差异：从 “学理解” 到 “学生成” 的核心区别

1. BERT：掩码语言模型（MLM）+ 句子关系预测（NSP）
BERT 的预训练任务有三个，通过 “考试式” 训练强化语义关联能力：

​​​​MLM（Masked Language Modeling）：
随机遮盖输入中 15% 的词，让模型根据上下文预测被遮盖的词。

例：“我喜欢 [MASK] 天去公园” → 模型预测 “每”。

训练目标：让模型掌握 “词的搭配逻辑”“句子的语义结构”，比如 “喝” 常搭配 “水 / 咖啡”，“首都” 常对应 “国家名称”。

NSP（Next Sentence Prediction）：
判断两个句子是否连续，增强模型对篇章结构的理解。

例：“我喜欢吃草莓”+“它的酸甜味很特别”（连续）；“我喜欢吃草莓”+“今天下雨了”（不连续）。

训练目标：让模型掌握 “文本的叙事逻辑”“因果 / 顺承关系”，比如 “买了食材” 后常接 “开始做饭”，而非 “去看电影”。
⚠️ 注：后续研究（如 RoBERTa）发现 NSP 任务收益有限，许多现代模型已弃用。

下游任务微调（Fine-tuning）：
在少量标注数据上，通过在输出层增加任务相关模块，对整个模型进行端到端微调。

例：若任务是 “情感分析”（判断评论正负）：在 BERT 输出层加 “二分类头”，用标注好的 “好评 / 差评” 数据微调，让模型学会将 “这家店服务超差” 映射为 “负面”，“菜品很惊艳” 映射为 “正面”。

训练目标：让模型从 “通用理解” 转向 “任务专用”，在具体场景中输出精准结果，而非仅具备 “泛泛的语义能力”。

2. GPT：因果语言模型（CLM，又称自回归语言模型）

GPT 采用 “写作式” 训练，通过从左到右的文本续写强化生成逻辑：

• 输入：“人工智能正在”；
• 目标：预测下一个词 “改变” → 再预测 “世界” → 如此循环，逐步生成连贯文本。

💡 本质区别：BERT 在 “做填空题和阅读理解”，GPT 在 “写作文和讲故事”。

（三）能力与场景差异：“理解专才” 与 “生成专才” 的应用分野

维度	BERT	GPT
核心能力	语义理解、文本分类	文本生成、逻辑推理
典型任务	情感分析、实体识别、语义匹配	对话系统、文章创作、代码生成
代表模型	BERT、RoBERTa、ERNIE	GPT-2、GPT-3、ChatGPT、GPT-4
微调方式	添加分类头，微调整个模型	提示工程（Prompting）或微调解码器

🌰 实例对比：

• 判断 “这部电影真棒！” 是正面还是负面情感？→ BERT 更擅长；
• 续写 “从前有一只小猫，它……” → GPT 更擅长。

三、延伸拓展：Transformer 的更多 “应用变形”

除了 Encoder-only 的 BERT 和 Decoder-only 的 GPT，研究者还尝试不同组合与扩展，衍生出多种应用变形。

（一）Encoder-Decoder 双全型：T5、BART—— 兼顾 “理解” 与 “生成”

当任务既需要理解又需要生成时（如翻译、摘要），完整的 Encoder-Decoder 架构再次回归，融合两类能力：

• T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：将所有 NLP 任务统一为 “文本到文本” 格式，如 “翻译：Hello → 你好”；
• BART：先用编码器 “破坏” 文本（如删除、打乱），再用解码器 “修复”，在文本摘要、机器翻译中表现优异。

（二）垂直领域定制型：RoBERTa、CodeGPT—— 让 Transformer 适配细分需求

在 BERT/GPT 基础上，通过优化训练策略或数据，打造领域专用模型，精度远超通用模型：

• RoBERTa：去掉 NSP 任务、增大 batch size、使用更多训练数据，显著提升 BERT 性能；
• CodeGPT / Codex：在海量代码语料上训练 GPT，实现 “自然语言→代码” 生成；
• BioBERT / SciBERT：在生物医学文献或学术论文上微调，提升专业领域文本理解能力。

（三）多模态延伸：ViT、FLAVA——Transformer 突破 “文本边界”

Transformer 的成功不仅限于文本，还被扩展到图像、语音等模态，成为统一多模态智能的通用架构：

• 架构迁移型：ViT、Whisper——将非文本数据结构化为“序列”，适配 Transformer
• 跨模态融合型：CLIP、FLAVA——联合训练图文编码器，实现语义对齐与检索

四、总结与启示 —— Transformer 的 “灵活性” 成就大模型生态

（一）核心结论：BERT 与 GPT 的差异，本质是 Transformer 模块的 “差异化应用”

• BERT 是 “理解专家”：源于编码器 + MLM 训练，擅长语义分析、文本判断类任务；
• GPT 是 “生成大师”：源于解码器 + CLM 训练，擅长文本创作、逻辑续写类任务；
• 两者并非对立关系，而是同一架构在不同任务目标下的合理演化，共同构成大模型 “理解 - 生成” 能力的基础。

（二）技术启示：Transformer 的可扩展性，是大模型持续进化的关键

大模型的创新，往往不是 “从零发明”，而是基于 Transformer 架构的 “乐高式组合”：

1. 架构重组：如仅用 Encoder 做理解、仅用 Decoder 做生成，或两者结合做跨模态任务；
2. 数据驱动：通过更大规模、更高质量的语料（如多语言文本、多模态数据）提升模型泛化能力；
3. 目标对齐：设计与任务匹配的预训练目标（如 MLM 适配理解、CLM 适配生成），让模型 “学有专攻”。

这种灵活的创新范式，不仅降低了大模型的研发门槛，更推动了从单一文本任务到多模态智能的快速演进，成为当前 AI 技术突破的核心动力。

当然，Transformer 也非万能：其高计算成本、生成幻觉等问题仍待解决。但其展现出的架构灵活性，无疑为未来 AI 提供了最坚实的演化基础。