GPT（Generative Pre-trained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）都是基于自然语言处理任务的预训练模型，但它们有许多不同之处。
区别：
1. 目标任务不同：GPT用于生成式任务，如文本生成、对话生成等；BERT用于判别式任务，如文本分类、问答等。
2. Masked Language Model（MLM）的不同：GPT是单向语言模型，因此在预训练时只使用了左侧的词语信息，提供了一种时间上的处理机制，包括使得所有信息都可用和使得较早输入的信息在后续时间被保留；而BERT是双向的，它使用了MLM来训练模型，这意味着在预训练过程中，模型随机遮盖一部分词汇并学习预测缺失的词语，这样可以有效地处理双向信息。
3. 架构不同：GPT使用了Transformer的decoder部分；BERT使用了Transformer的encoder部分。
联系：
1. 都是基于Transformer架构的预训练模型；
2. 都使用了无监督的预训练方法来学习通用的语言表示；
3. 都在NLP任务中取得了领先的效果。
