【从 “完形填空”（MLM）到 “即兴演讲”（CLM）：揭秘 GPT 碾压 BERT 的底层逻辑】

摘要：NLP领域的关键路线之争是BERT的双向理解(MLM)与GPT的单向生成(CLM)。BERT通过完形填空任务训练，能双向分析但生成能力弱；GPT通过文字接龙任务训练，专注单向生成但通用性更强。GPT胜出的三大原因：1)生成任务兼容理解任务；2)数据利用率更高；3)训练与推理场景一致。最终，当模型规模足够大时，GPT不仅保持生成优势，理解能力也超越BERT，使CLM路线成为大模型时代的主流选择

程序员：钧念

900人浏览 · 2026-01-14 18:29:23

程序员：钧念 · 2026-01-14 18:29:23 发布

引言：

“你可能以为 GPT 赢过 BERT，是因为它更‘聪明’，理解能力更强？错了！

这根本不是‘谁更懂语言’的问题，而是一场从出生就注定结果的路线战争。

BERT 就像个拿着剧本的审稿编辑，能前后对照着补全空缺，但让它即兴演讲就会当场卡壳；而 GPT 是天生的即兴表演者，只靠前面说过的话就能一直说下去。今天我们就拆解这场 NLP 圈最核心的路线之争，告诉你为什么 GPT（CLM）能一统天下，而 BERT（MLM）只能退居幕后。”

自然语言处理（NLP）领域过去五年最核心的路线之争：BERT 的“双向理解”路线 vs. GPT 的“单向生成”路线。

最终 GPT (CLM) 之所以在通用大模型之战中胜出，并不是因为它的“理解能力”比 BERT 强，而是因为它的通用性和上限更高。

一、逻辑上如何理解？

核心区别在于**“可见范围”和“训练目标”**。

1. MLM (Masked Language Modeling) - 代表：BERT

逻辑：完形填空 (Cloze Task)。
比喻： 像是一个**“审稿编辑”或“侦探”。它拿着一整页写好的文章，把其中几个字涂黑（Mask），然后根据上下文（即看前面，也看后面）**来推断涂黑的字是什么。
双向性 (Bidirectional)： 它能同时利用“过去”和“未来”的信息。
公式逻辑： $P(w_i | w_1, ..., w_{i-1}, w_{i+1}, ..., w_T)$

2. CLM (Causal Language Modeling) - 代表：GPT

逻辑：文字接龙 (Next Token Prediction)。
比喻： 像是一个**“即兴演讲者”**。它只能看见已经说出的话，必须立刻想出下一个字说什么。它绝对不能看“剧本的后半部分”。
单向性 (Unidirectional)： 严格的时间因果，只能利用“过去”的信息。
公式逻辑： $P(w_i | w_1, ..., w_{i-1})$

二、数值计算举例

为了展示区别，我们需要引入**注意力掩码（Attention Mask）**的概念，这是两者计算上最本质的不同。

假设句子： [A, B, C] 词表映射： A=1, B=2, C=3 任务： 训练模型处理这三个词。

三、为什么 GPT (CLM) 战胜了 BERT (MLM)？

1. 任务的普适性 (Generality)

MLM (BERT) 的局限： 它非常擅长做选择题（分类、情感分析、实体抽取）。但它很难说话。因为说话是单向生成的，而 BERT 训练时习惯了“看答案（后文）”，一旦让它生成，它没有后文可看，能力就崩塌了。
CLM (GPT) 的优势： 生成式任务（写文章、写代码）本质就是预测下一个词。而理解任务（做选择题）也可以转化为生成任务（生成选项 "A" 或 "B"）。CLM 也就是目前的 Generative AI，它包容了理解，而 MLM 很难包容生成。

2. 训练数据的利用效率

MLM： 每次训练只预测 15% 被 Mask 掉的词。也就是读了一本书，只练了其中 15% 的字，效率低。
CLM： 每一个词都是下一个词的标签。读一本书，每一个字都在参与训练，数据利用率极高。

3. 预训练与推理的一致性 (Mismatch Problem)

BERT 的硬伤： 训练时输入里有很多 [MASK] 标记，但真实应用（推理）时，用户说的话里没有 [MASK]。这种训练和推理的不一致限制了模型的上限。
GPT 的优势： 训练时是预测下一个词，使用时还是预测下一个词。训练和应用场景完美统一。

四、 MLM与CLM在流程中的位置与作用对比

在现代大模型应用流程中，它们的位置完全不同：

特性	BERT (MLM 路线)	GPT (CLM 路线)
主要架构	Transformer Encoder (编码器)	Transformer Decoder (解码器)
在流程中的位置	通常作为特征提取器。后面必须接一个“下游任务网络”（比如分类头、序列标注头）。	本身就是端到端的系统。输入 Prompt，直接输出结果，不需要外接其他网络。
微调方式	Fine-tuning：需要针对不同任务（分类、摘要）设计不同的输出层并重新训练。	Prompting / SFT：模型结构不变，只改变输入的指令（Prompt），模型就能完成不同任务。
目前的地位	退居幕后。主要用于不需要生成的纯分析任务（如搜索引擎的向量召回、简单的文本分类），因为它小巧且速度快。	绝对统治。所有的主流大模型（DeepSeek, ChatGPT, Claude, Llama）全部采用 CLM。