【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5
引言
Transformer架构的诞生（Vaswani et al., 2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。
一、核心架构对比
| 特性 | BERT (Bidirectional Encoder) | GPT (Generative Pre-trained Transformer) | T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) |
|---|---|---|---|
| 基础结构 | Transformer Encoder | Transformer Decoder (带掩码注意力) | 完整的 Encoder-Decoder |
| 注意力机制 | 双向注意力 (看全句上下文) | 单向注意力 (仅看左侧上文) | Encoder双向 + Decoder单向 |
| 参数共享 | Encoder堆叠 | Decoder堆叠 | Encoder & Decoder独立堆叠 |
| 核心思想 | 深度双向上下文编码 | 自回归语言建模 | 统一文本到文本框架 |
关键洞察：
BERT是“理解者”：擅长提取上下文信息（如分类、问答）。
GPT是“生成者”：擅长续写文本（对话、创作）。
T5是“多面手”：通过统一框架处理各类任务（翻译、摘要、分类均可）。
二、预训练任务对比
| 模型 | 核心预训练任务 | 训练目标 | 数据利用特点 |
|---|---|---|---|
| BERT | Masked Language Model (MLM) Next Sentence Prediction (NSP) | 预测被遮蔽的词 判断句子是否连续 | 需随机遮蔽部分输入 |
| GPT | Next Token Prediction | 根据上文预测下一个词 | 完全自回归生成 |
| T5 | Span Corruption (Text-to-Text 版本) | 预测被遮蔽的连续文本片段 | 将任务统一为文本生成 |
任务图解：
BERT：
"我[MASK]北京。"→ 预测"爱"GPT：
"我喜欢"→ 预测"北京"T5：
"翻译英文：我爱北京 → I love Beijing"(所有任务都转为输入-输出对)
三、输入/输出与典型应用
| 模型 | 输入形式 | 输出形式 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|
| BERT | 单句或句对 | 类别标签/文本片段位置 | 文本分类、NER、情感分析、QA |
| GPT | 文本前缀 (Prompt) | 续写的文本 | 对话生成、创作、代码补全 |
| T5 | 任务描述 + 输入文本 (e.g., "摘要：") | 任务结果文本 | 任何文本转换任务：翻译、摘要、问答、分类（输出标签文本） |
T5的革命性：将
“正面情感”分类任务转化为输入“情感分析：这电影太棒了！”→ 输出“positive”，实现架构统一。
四、训练与微调差异
| 方面 | BERT | GPT | T5 |
|---|---|---|---|
| 微调方式 | 添加任务特定头（如分类层） | Prompt Engineering 或添加轻量适配层 | 自然语言指令 + 生成 |
| Zero-Shot | 弱 (需微调) | 强 (通过Prompt激发能力) | 中等 (依赖任务描述清晰度) |
| 计算资源 | 相对较低 (仅Encoder) | 高 (长文本生成需迭代) | 最高 (Encoder+Decoder) |
五、代表模型与演进
| 架构 | 代表模型 | 里程碑意义 |
|---|---|---|
| BERT | BERT-base, RoBERTa, ALBERT | 开启预训练+微调范式，刷新11项NLP纪录 |
| GPT | GPT-3, ChatGPT, GPT-4 | 证明超大规模模型+Prompt的泛化能力 |
| T5 | T5-base, mT5 (多语言), Flan-T5 | 验证“Text-to-Text”统一框架的可行性 |
当前趋势：
BERT路线：模型轻量化（DistilBERT）、知识注入（ERNIE）
GPT路线：Decoder-Only成为主流（LLaMA, Mistral）、多模态融合
T5路线：指令微调（Instruction Tuning）推动模型通用化
六、如何选择？开发者指南
| 你的需求 | 推荐架构 | 理由 |
|---|---|---|
| 文本分类/实体识别/抽取式问答 | BERT家族 | 双向编码能力强，推理速度快 |
| 文本生成/对话/创作 | GPT家族 | 自回归生成流畅，可控性高 |
| 多任务系统/机器翻译/摘要生成 | T5家族 | 单一模型处理多任务，减少维护成本 |
| 追求零样本/小样本能力 | 大型GPT/T5 | 千亿参数模型通过Prompt实现惊人泛化 |
七、关键结论
BERT：上下文编码之王，适合需要“深度理解”的任务。
GPT：生成式AI基石，推动Prompt工程和对话革命。
T5：架构统一的典范，证明“万物皆可文本生成”。
Transformer是根：三者皆由其衍生，注意力机制是核心。
融合趋势明显：GPT-4已吸收编码器思想，T5+Prompt逼近GPT能力。
学习建议：
动手实践：用Hugging Face Transformers库跑通BERT分类、GPT-2生成、T5翻译示例。
读论文：精读原始论文（BERT, GPT-2, T5），注意架构图。
理解Attention：深入掌握Self-Attention和Masked Attention机制。
关注新动向：MoE架构、RetNet、Mamba等正挑战Transformer的统治地位。
最后一句话：掌握这三类架构，就握住了进入大模型世界的三把钥匙——理解、创造与统一。
希望这篇深度对比能助你在LLM开发之路上精准选型，游刃有余！