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BERT 与 GPT 预训练范式对比科普
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AI 综述
2026 年 10 月 12 日，BestBlogs.dev 发布科普系列第 14 期《ML 铅笔手稿：从 BERT 到 GPT 的预训练范式之争》，对比了 BERT 与 GPT 两条预训练路线。文章称，BERT 采用 Encoder-only 结构，通过掩码语言模型做双向理解；GPT 采用 Decoder-only 结构，通过下一词预测做自回归生成。文章指出，无监督预训练让模型从海量文本中自建训练目标，使标注数据从“必需品”变为“调味品”，下游任务仅需少量微调甚至零样本调用，Scaling Law 则带来能力涌现。目前该事件仅有这一篇报道，暂无后续进展。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月12日 07:06
科普系列第 14 期对比 BERT 与 GPT 两条预训练路线。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- BestBlogs.devML 铅笔手稿：从 BERT 到 GPT 的预训练范式之争
科普系列第 14 期对比了 BERT 与 GPT 两条预训练路线：BERT（Encoder-only）用掩码语言模型做双向理解，GPT（Decoder-only）用下一词预测做自回归生成。文章指出无监督预训练让模型从海量文本自建训练目标，使标注数据从"必需品"变为"调味品"，下游任务仅需少量微调甚至零样本调用，Scaling Law 则带来能力涌现。
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