自监督学习的两大模型，为什么GPT跑赢了BERT成为王者？

立委按：对这个大模型领域的重要分野，尝试先给出一个大众科普解说如下，然好在正文探讨更加技术性的细节。背景以及对AI了解程度不同的读者，可以各取所需。不想了解细节的读者可以只看这个框里的解说就好。


BERT 像“阅卷老师”，GPT 像“演说家”。

两者的零件很像，但工作习惯完全不同：

BERT（encoder-only）会把上下文都看完，像老师先通读整篇再下判断；它产出的主要是“看懂后的内部表示”。要把“看懂”变成具体答案，还得在它上面接一个合适的任务头（比如分类器、序列标注器、指针解码器等）。所以做情感分类、实体识别、检索匹配这类分析活儿，它是个扎实的底座，但每个任务都需要“再装一个尾巴”。

GPT（decoder-only）则是一边理解一边把话说出来，像台上即兴演说：听到哪儿、就接到哪儿，直接把结论用自然语言表达给用户。它并不是“不分析”，而是把分析埋在了浅层到中层，最后顺手把结果说出来。于是大多数任务换个提示词就能开工，必要时再少量微调即可。

你可以把差异记成三句话：
看法：BERT 前后都看；GPT 只看已经说出的部分。
出活：BERT 要外挂任务头；GPT 出厂自带“话筒”。
形态：BERT 像发动机需配整车；GPT 像整车直接上路。

举个小例子：
问“这段话是谁在抱怨什么？”——BERT会把文本嚼成特征，再交给分类/抽取模块给出标签；GPT通常会直接回答：“顾客在抱怨物流太慢。”

顺带更关键的一点：实践证明，GPT 不只是会“写”。在分类、填空、信息抽取、自动摘要等分析型任务上，它也常常表现更强。原因很朴素——GPT 的并行性更好、训练更容易规模化，做大之后“内力更深”，即便是纯分析任务，也常能超过难以做得同样巨大的 BERT 系列。换句话说：能写得好，往往也更“看得透”。

BERT与GPT的核心区别在于训练方式：GPT采用自回归（auto-regression）方法，好比语言“接龙”。自回归属于单向建模，它总是不断更新前文以此来预测下一个词，逐词生成，如此递归循环。而BERT采用自编码（auto-encoding）方法，像是做“完形填空”，可以同时看到前后文来预测中间被遮掉的词，属于双向建模。GPT只能看见上文，BERT既看上文也看下文，这就好比一条腿走路的GPT试图与两条腿的BERT比拼。正是这种双向建模的上。

从架构上看，BERT 属于 encoder-only Transformer，GPT 属于 decoder-only Transformer。两者用的都是同一套“积木”：多头自注意力 + 前馈网络 + 残差与归一化；差别在于注意力的可见范围与训练目标——BERT 用“双向”自注意力做去噪自编码（Masked LM），GPT 用“因果”自注意力做自回归（Next-Token Prediction）。这一个“可不可以看见未来”的小小设计分叉，直接决定了它们的能力侧重与应用路径。

BERT 更像精读器，GPT 更像写作者。
BERT 在训练时可以同时“看见”上文与下文，像人读文章时来回扫读，因而在句法、语义、篇章关系的静态理解上非常强；但它的目标是“把被遮住的词还原”，天生不是为了向前生成整段回答。于是，BERT 最适合做输入文本的分析基座：句子分类、实体识别、关系抽取、检索匹配……通常做法是在 BERT 上再接一个任务头（head）——简单任务加一层 softmax 即可，复杂任务要定制解码器、CRF、指针网络等。换句话说，“一身骨架、百种任务头”，每个任务都要额外适配与训练。

GPT 天生就是生成器，但并不等于不分析。
decoder-only 的因果注意力意味着它只能“向前看”来预测下一个词，因此最擅长把理解转化为连贯输出：续写、问答、摘要、翻译、创作、代码生成……而一旦用户输入被嵌入到向量空间，浅层块就开始做分析（词法、句法、指代等），中高层捕捉语义与任务意图，最后用同一个解码头把理解过的内容直接说出来。这使得 GPT 形成了“一个模型 + 不同提示词”的通用范式：多数任务无需额外任务头，只要换提示就能换活儿，少量数据再微调即可“锦上添花”。

这两种设计带来几条实际而关键的差异：

1. 1. 目标-使用匹配度
      BERT 训练时大量出现 [MASK]，推理时却没有人会在真实输入里插 [MASK]，存在“目标错位”（objective mismatch）；而 GPT 的训练目标与使用方式天然一致：训练时按因果关系预测下一个词，使用时也是逐词生成，目标一致带来更好的迁移与可用性。
   2. 输出路径的通用性
      BERT 的输出默认是“分析表示”，要产出可读答案必须另接解码器；GPT 的输出路径就是“自然语言”，可直接面向用户。这让 GPT 更容易成为产品形态的 AI 助手，而 BERT 更像“发动机”，需要再“装车”。
   3. 训练信号利用率与并行效率（GPT 赢的第二个原因）
      BERT 的 Masked LM 通常只遮 15% 左右的 token，每步只有被遮位置产生损失；GPT 的自回归目标对每一个位置都计算损失，等价于把同样的算力更充分地转化为学习信号。再加上 decoder-only 结构更简单、数据可以流式拼接做长序列训练，工程上更易线性扩展与流水化调度，并行效率与吞吐更高。这一点在万亿级语料与大规模训练中，优势会被持续放大。
   4. 任务覆盖方式
      BERT 的哲学是“一个底座 + 多个专用头”，适合打造垂直场景的稳健方案；GPT 的哲学是“一个大脑 + 多种提示”，天然更接近“通用助手”的产品愿景。也因此，在“零样本/少样本”的交互式任务里，GPT 的实际可用性明显更强。

需要强调的是，decoder-only ≠ 不做理解。GPT 之所以能写会答，是因为它先理解后生成；而 BERT 之所以常被说“不生成”，并非不能，而是不擅长直接生成——它要么外接一个解码器（如 seq2seq），要么改造训练目标（如 T5 那样的 encoder-decoder 统一范式）。在“通用性 + 工程可扩展”这两项综合指标上，GPT 的设计更契合生成式 AI 的目标，这正是它后来跑赢 BERT 的根本原因之一；另一个同样重要的原因，正如上文所述，便是 训练并行性与信号利用率更高，因而更适合规模化（scaling）。

小结一下：BERT 把输入看得更“透”，GPT 把输出说得更“顺”。在大模型时代，谁能一边理解、一边直接把理解“说出去”，谁就更容易成为“一个模型，万用即插”的通用智能底座。GPT 正是踩中了这条技术与产品的共振曲线，成为主流看好的通向通用人工智能AGI的主要基座。