米喜1. 三种经典模型的技术演进脉络
2017-2019年是Transformer架构爆发式发展的关键时期，GPT-1、BERT和ViT这三个里程碑式模型相继问世，分别代表了自然语言处理和计算机视觉领域的范式转变。作为从业者，我经常需要向团队新人解释这三者的区别与联系，今天就用工程视角做个系统梳理。
先看发展时间线：GPT-1（2018.6）→ BERT（2018.10）→ ViT（2020.10）。虽然ViT发布时间稍晚，但其核心思想与BERT一脉相承。这三个模型都基于Transformer架构，但在预训练目标、输入输出设计和应用场景上存在显著差异。
重要提示：理解这些模型的关键是把握其设计哲学。GPT系列坚持自回归生成路线，BERT开创双向编码范式，ViT则证明了纯Transformer在视觉领域的可行性。
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2. GPT-1：自回归语言模型的奠基者
2.1 模型架构特点
GPT-1采用12层Transformer Decoder结构，每层包含：
- 768维隐藏层
- 12个注意力头
- 3072维前馈网络
总参数量1.17亿，使用字节对编码(BPE)处理输入文本
其核心创新在于：
- 纯Decoder架构：每个token只能关注左侧上下文
- 单向注意力掩码：确保预测时只能看到历史信息
- 标准语言模型目标：最大化序列的似然概率
2.2 预训练与微调实践
预训练阶段使用BooksCorpus数据集（约5GB文本），在8张P100显卡上训练约1个月。微调时采用以下技巧：
- 学习率保持在5e-5
- batch size设为32
- 微调epochs不超过3次
- 线性学习率衰减
实际应用中我们发现：
- 在长文本生成任务上表现优异
- 对prompt工程非常敏感
- 零样本学习能力初现端倪
3. BERT：双向编码的里程碑
3.1 核心创新解析
BERT-base的主要参数配置：
- 12层Transformer Encoder
- 768维隐藏层
- 12个注意力头
- 110M总参数量
其突破性设计包括：
- Masked Language Model (MLM)：随机遮盖15%的token进行预测
- Next Sentence Prediction (NSP)：判断两个句子是否连