AI大语言模型概述：从GPT到BERT的技术演进_gpt超越bert

1. 背景介绍

1.1 什么是大语言模型

大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以理解和生成人类语言。这些模型通过学习大量的文本数据，捕捉到语言的语法、语义和情感等信息，从而实现对自然语言的理解和生成。

1.2 为什么大语言模型如此重要

大语言模型在近年来取得了显著的进展，它们在各种自然语言处理任务中都取得了最先进的性能。这些任务包括机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等。大语言模型的成功在很大程度上归功于其强大的表示学习能力，它们可以捕捉到文本中的复杂模式，从而实现对自然语言的深度理解。

1.3 从GPT到BERT的技术演进

GPT（Generative Pre-trained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是两个具有代表性的大语言模型。它们分别代表了生成式和判别式的两种不同范式。从GPT到BERT的技术演进过程中，研究人员不断地改进模型结构、训练方法和预训练策略，从而使得大语言模型在各种自然语言处理任务中取得了更好的性能。

2. 核心概念与联系

2.1 Transformer

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理领域取得了巨大的成功。Transformer模型由编码器和解码器组成，分别负责对输入文本进行表示学习和生成输出文本。GPT和BERT都是基于Transformer模型的变