Transformer、BERT、GPT：区别与联系

近年来，Transformer、BERT、GPT 等模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，深刻改变了我们对语言理解和生成的认识。它们之间既有区别，又存在紧密联系，共同推动了 NLP 的发展。

一、Transformer：革命性的架构

Transformer 是这一切的起点。它于 2017 年由 Google 提出，摒弃了传统的循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN)，完全基于自注意力机制 (Self-Attention) 来捕捉序列数据中的长距离依赖关系。

• 核心思想: 自注意力机制允许模型在处理每个词时，关注序列中所有其他词的重要性，从而更好地理解上下文信息。
• 优势: 并行计算效率高，可处理长序列数据，在机器翻译等任务上取得了突破性进展。

二、BERT：双向编码器

BERT 是基于 Transformer 编码器部分构建的预训练语言模型，由 Google 于 2