AI時代系列(2) 機器學習三部曲: 🔹 第二部：《深度學習 —— 神經網路的革命》
64/100 第七週：📌 語言模型與生成式 AI（BERT、GPT）🗣🔍
64.BERT vs GPT：理解與生成之爭 ⚔ 各有千秋，場景不同應用！
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🎯 單元導讀：
在當今的 AI 世界，若說「BERT 掌握語言理解」是 NLP 的大腦，那麼「GPT 精通語言生成」就是它的嘴巴。
這兩大語言模型家族雖然都基於 Transformer 架構，但在模型設計、任務特性與應用場景上卻走向了兩條不同路線。
本課帶你比較分析 BERT 與 GPT 的核心差異，協助你在不同任務中選對武器！
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⚙️ 一、模型架構總體比較
BERT 和 GPT 都是基於 Transformer 架構的語言模型，但其核心設計思路與應用方向不同。
• BERT 採用的是 Encoder-only 架構，其最大特色是使用雙向（Bidirectional）Self-Attention，讓每個詞能同時參考左右文資訊，擅長處理語義理解任務（如分類、問答、命名實體辨識等）。
• GPT 則採用 Decoder-only 架構，使用單向（Left-to-Right）Masked Self-Attention，強調依序預測下一個字，專為語言生成任務設計（如寫作、對話、摘要等）。
📘 說明：
• BERT：同時觀察詞的前後文（雙向）
• GPT：只能依序觀察前文資訊（單向）
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🧠 二、預訓練任務差異
BERT 與 GPT 雖同為語言模型，但其預訓練任務與遮掩方式設計截然不同，反映在其應用方向與推論能力上。
BERT 採用 Masked Language Model（MLM） 作為預訓練任務，它會隨機將輸入句子中的約 15% 字詞遮蔽成 [MASK]，訓練模型去預測這些被遮住的詞。這種方式讓模型能同時看到上下文資訊，因此非常適合用於語意理解任務。
GPT 採用自回歸語言模型（Autoregressive LM），每次只允許模型看到輸入中前面的詞，然後根據這些詞來預測下一個詞。這樣的設計模擬真實的語言生成過程，非常適合用於寫作、對話等生成型任務。
📘 小結：
• BERT：學習語言「理解」能力
• GPT：學習語言「生成」能力
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🧩 三、下游任務應用場景
在自然語言處理中，模型選擇需依據任務特性而定。BERT 擅長處理理解型任務，如文本分類、問答定位與命名實體辨識，主要因其使用雙向編碼器架構，能有效捕捉整體語意與詞彙間關係；
特別在分類任務中，透過 [CLS] 向量能代表整句含義。而GPT 屬於自回歸生成模型，適合用於對話生成、文章續寫與自動摘要等創作型任務，能根據前文自然生成語句。
若任務需要結合理解與生成能力，如摘要或翻譯，則可考慮使用 BART 或 T5 等編碼器-解碼器架構。總體而言，BERT 強理解、GPT 強生成，應依任務需求靈活搭配。
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🧪 四、效能比較與實作差異
在模型運行與訓練效率方面，BERT 與 GPT 各有優劣。BERT 在預訓練時因採用遮詞（Masked Token）與下一句預測（NSP）任務，整體計算成本較高，但其推論速度快、易於並行運算，且收斂速度快，對於特定任務的輸出表現穩定、可控性高。
相對地，GPT 的預訓練僅需自回歸預測下一詞，計算成本較低，但因需逐步生成文字，推論速度較慢、無法並行，訓練過程中也需學習完整的語言生成邏輯，因此較難收斂，且輸出結果多樣性高、可控性相對較低。整體而言，BERT 更適合精準控制的理解任務，而 GPT 更適合靈活多變的生成場景。
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🧭 五、選擇建議：該用 BERT 還是 GPT？
我想讓 AI 幫我判斷情感、分類文本 ✅ BERT 精準理解語意、結構
我想讓 AI 幫我寫內容、接續故事 ✅ GPT 具備強大的續寫與上下文連貫能力
我要開發客服對話系統: GPT + 微調(對話型生成 + 人類偏好訓練如 ChatGPT）
我只想處理一句話的語意關係: BERT(雙向理解 + 特徵輸出穩定)
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📚 六、小結與學習啟示：
✅ BERT 與 GPT 各有優勢，前者主攻語言理解，後者主攻語言生成
✅ 架構上 BERT 是雙向 Encoder，GPT 是單向 Decoder
✅ 任務選擇上應根據是否需要「生成」與「上下文自由度」做判斷
✅ 兩者皆可透過微調遷移至你需要的任務中
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💬 問題挑戰與討論：
1. 如果你要建一個「問答型客服」，使用 GPT 和 BERT 有何差異？如何搭配使用？
BERT 和 GPT 各有強項：BERT 擅長理解問題與快速檢索精準答案，特別適合用於從 FAQ 或資料庫中找出符合的段落；GPT 則擅長語言生成，能將抽象或制式的資訊，轉化為更自然、有溫度的回覆。
✅ 最佳做法是結合兩者：先用 BERT 找出相關資訊，再交給 GPT 根據這些資料生成流暢、有邏輯的回覆，實現「準確找資料 + 自然表達」的雙重目標。
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2. 能否設計一個任務同時結合 BERT 理解 + GPT 生成？請描述流程。
可以，這是目前許多智慧應用的關鍵流程之一。
✅ 範例任務流程如下：
(1). 使用 BERT 進行語意理解，從大量文本中抓出與問題最相關的句子或段落。
(2). 將這些重點內容整理為 Prompt，例如「請根據以下資訊簡要回答使用者問題：……」。
(3). 使用 GPT 負責語言生成，產生自然、簡潔的答案或回覆。
這樣的流程可應用於客服、自動摘要、醫療諮詢等，讓 AI 既有準確度，又能自然溝通。
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3. 你會如何用這兩個模型處理「法條查詢 + 回答摘要」任務？
這是一個結合檢索與生成的典型應用。
✅ 處理方式：
• 查詢階段：使用 BERT 比對法條與問題語意，找出最貼近的條文（如民法第幾條）。
• 摘要階段：將該條文內容交給 GPT，搭配提示語，如「請用白話文說明這條法律，並回答使用者的問題」，進行回覆生成。
這樣不僅能提供正確法源依據，還能讓法律內容通俗易懂，提升使用者體驗，特別適用於法律平台、智能客服、政務資訊查詢等場景。
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📌 總結：
BERT 重「理解與檢索」、GPT 強「表達與創作」，兩者若能整合應用，可大幅提升 AI 系統的準確度、流暢性與實用性，打造更聰明的對話體驗與專業應用解決方案。
