GPT和BERT是当前自然语言处理领域最受欢迎的两种模型。它们都使用了预训练的语言模型技术，但在一些方面有所不同。它们都是基于Transformer模型，不过应用模式不同：

Bert基于编码器，Bert 模型的输出是每个单词位置的隐层状态，这些状态可以被用作特征表示，以便于在其他任务中进行 fine-tuning。由于 Bert 模型采用了双向编码，它可以更好地捕捉句子中的上下文信息，因此在许多自然语言处理任务中都取得了非常好的效果。

GPT基于解码器，GPT 模型中，输入的序列首先被通过一个嵌入层转换成向量表示，然后输入到 Transformer 解码器中，每个解码器层都由多个注意力头和前馈神经网络组成，用于逐步生成下一个词语的概率分布。

下面是它们的主要区别和优缺点：

GPT和BERT的任务不同：GPT是一种基于语言模型的生成式模型，可以生成类似人类写作的文本，而BERT则是一种基于双向编码的预训练模型，可以用于许多NLP任务，如分类、命名实体识别和句子关系判断等。

GPT和BERT的输入顺序不同：GPT是从左到右的单向模型，它只能在当前位置之前看到的上下文信息，而BERT是一种双向模型，它可以同时看到前面和后面的文本信息。这意味着BERT可以更好地处理需要理解整个句子或段落的任务，而GPT则更适合生成下一个单词或句子。

GPT和BERT的训练数据不同：GPT使用了更广泛的训练数据，包括维基百科和网页文本，而BERT则使用了更多的语言任务，如问答和阅读理解。这使得GPT更加擅长处理自然语言的语言结构和语法，而BERT更加擅长处理自然语言的含义和语义。

GPT和BERT的预训练方式不同：GPT是使用单向的自回归预训练方法，即从前到后生成下一个单词或句子，而BERT则使用双向的预训练方法，即同时预测文本中的上下文信息。这使得BERT可以更好地处理一些需要理解整个文本的任务。

GPT和BERT的优缺点：GPT的优点在于生成文本质量高，具有良好的语言表达能力，适用于各种生成式的NLP任务；缺点在于无法理解整个文本，因此在一些需要考虑上下文信息的任务中表现可能不够优秀。BERT的优点在于适用性广，能够适应各种NLP任务，尤其是需要理解整个文本的任务，表现较优秀；缺点在于无法像GPT一样生成高质量的文本。

总体来说，GPT 更适用于生成式任务，BERT 更适用于判别式任务。在实际应用中，需要根据具体任务的需求选择适合的模型。