BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型与GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型都是基于Transformer架构的预训练语言模型，它们在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，并且都在大规模无监督数据上进行了预先训练。然而，两者的核心区别主要体现在模型结构、预训练任务以及应用场景上：

BERT模型与GPT模型的区别与联系如下：
结构：BERT和GPT都基于Transformer架构，但在模型结构上有所不同。GPT是一个纯生成模型，通过自回归方式从左到右生成文本。而BERT是一个双向模型，通过双向Transformer架构处理文本。

预训练目标：GPT使用语言建模任务，即在无监督语料库中预测下一个词。而BERT则采用两个任务进行预训练：掩码语言建模和下一句预测，旨在预测被掩盖的词和判断两个句子是否连续。

上下文处理：GPT仅使用上文信息生成下一个词，而BERT则同时考虑上下文信息。

应用领域：GPT在生成文本、对话生成等生成式任务中表现优秀，能产生连贯、自然的文本。BERT则在自然语言理解任务中表现突出，如问答、文本分类等，能提取丰富的语义信息。

参数规模和计算资源：GPT通常需要更大的模型规模和更多的计算资源进行训练和推断。BERT相对较小，适合在资源受限的环境下应用。

联系：
1. 基于Transformer架构：Bert和GPT都是基于Transformer架构的模型，利用自注意力机制来建模上下文信息。

2. 预训练-微调框架：两者都采用预训练-微调的方式，通过在大规模无标注数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，以提升模型性能。

3. 上下文表示学习：Bert和GPT都通过预训练阶段学习上下文表示，能够捕捉到词语和句子之间的关系，从而在下游任务中表现出色。#动图详解Transformer