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BERT 与 GPT
BERT 与 GPT
理解 BERT 和 GPT 在训练目标、能力侧重和应用方式上的差异。这节课放在「NLP 与 Transformer」的「Transformer 原理」模块里，目标是帮你把概念和后续的大模型应用实践接起来。
本文目录
- 学习目标
- 核心概念
- 实践步骤
- 常见误区
- 练习任务
- 下一步
学习目标
学完这一节，你应该能够：
- 用自己的话解释“BERT 与 GPT”解决什么问题。
- 判断它适合出现在 AI 应用链路的哪个位置。
- 用一个小练习验证自己真的理解，而不是只会复述定义。
核心概念
- Transformer 的核心是用注意力机制建模上下文关系。
- 位置、结构和生成方式都会影响模型能力。
- 理解架构差异有助于选择合适模型。
- 原理学习的目的，是更好地解释能力边界。
实践步骤
- 先用一句话写清楚“BERT 与 GPT”要解决的问题。
- 准备一个最小样例，不追求复杂，先让流程跑通。
- 记录输入、处理过程、输出和你观察到的异常。
- 把结果和 Transformer 原理 中的其他节点对照，确认它在完整链路中的位置。
常见误区
- 只记住名词，没有把它放进真实任务里验证。
- 直接追求复杂方案，跳过最小可运行样例。
- 忽略它和“Transformer 原理”其他知识点之间的依赖关系。
练习任务
围绕“BERT 与 GPT”写一张学习卡片：左侧记录概念定义，右侧记录一个你自己的应用场景。最后补一句：如果这个环节做错，后面的系统会出现什么问题。
下一步
下一节继续学习《SFT 指令微调》。它会把本节内容继续向前推进，帮助你逐步完成学习地图中阶段 04 的能力闭环。