最核心的一句：
-
BERT：偏"读懂"
-
GPT：偏"写出来"
-
LLaMA：本质上也是 GPT 这一路，只是是一个重要的开源/开放权重模型家族
先看本质区别
| 类别 | 结构 | 训练方式 | 擅长 |
|---|---|---|---|
| BERT | Encoder-only | 掩码预测 | 分类、匹配、抽取、检索 |
| GPT | Decoder-only | 下一个词预测 | 对话、写作、代码、生成 |
| LLaMA | Decoder-only | 下一个词预测 | 和 GPT 类似，偏生成、推理、私有化 |
分别怎么理解
BERT
-
更像"阅读理解模型"
-
看一句话时能同时看前后文
-
适合做：
-
文本分类
-
情感分析
-
实体识别
-
搜索排序
-
相似度匹配
-
不擅长长篇自由生成
GPT
-
更像"续写模型"
-
按顺序一个词一个词往后生成
-
适合做：
-
聊天
-
问答
-
写作
-
代码生成
-
Agent 的大脑
LLaMA
-
不是一种全新结构
-
它主要属于 GPT 这类 decoder-only 模型
-
特点更多在于：
-
开源生态强
-
方便私有化部署
-
社区微调活跃
为什么很多人会搞混
因为常见说法把它们并列写成：
GPT / BERT / LLaMA
但严格说其实应该是：
-
BERT：一条模型路线
-
GPT：一条模型路线
-
LLaMA：GPT 路线里的一个代表性模型家族
最容易记住的版本
-
BERT：会读
-
GPT：会写
-
LLaMA：开源版常见的"会写"模型家族
如果放到企业应用里
-
做分类、路由、排序：BERT
-
做问答、总结、生成：GPT
-
做私有化生成式应用：LLaMA