GPT系列和BERT系列的根本区别是什么？各适用于什么场景？

根本区别： 维度GPT (自回归)BERT (自编码) 预训练目标Next Token PredictionMasked Language Model (MLM) 注意力掩码Causal Mask（只看左边）双向（Full Attention） 架构Decoder-onlyEncoder-only 方向性单向（自回归）双向（上下文） 适用场景：

• GPT/Decoder-only：文本生成、对话、代码补全、自回归任务（ChatGPT、GPT-4、LLaMA、Claude）
• BERT/Encoder-only：文本分类、NER、情感分析、句子对匹配（阅读理解、语义相似度）
• Encoder-Decoder模型（T5/BART）：翻译、摘要、改写——当前主流大模型发展方向是Decoder-only（训练效率更高、Scaling更友好）