GPT预训练：GPT模型预训练过程使用了大量的无监督数据，这些数据可以来自互联网上的各种文本资源，如网页、书籍、新闻等。

预训练过程中使用了Transformer架构，它能够处理长序列数据并学习到语言的上下文信息。通过在这些数据上进行训练，GPT能够学习到语言的内在规律和结构，从而生成高质量的文本。

GPT预训练

预训练的方式：主要是基于自回归预测，即模型会根据当前的上下文信息预测下一个token。这种方式使得GPT能够生成连贯的文本序列，并且在生成过程中逐步构建完整的句子或段落。

GPT预训练的方式

GPT预训练的目标是最大化预测下一个词的概率，从而学习到词与词之间的依赖关系。

预测下一个词

详细了解GPT：神经网络算法 - 一文搞懂GPT（Generative Pre-trained Transformer）

BERT预训练：BERT模型会利用大规模的文本数据进行预训练，这些文本数据也来自互联网上的各种资源，如新闻、维基百科等。预训练过程中同样使用了Transformer架构。

BERT预训练

预训练的方式：在预训练阶段，没有使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练BERT。而是采用了两个无监督任务来学习语言的内在规律：掩码语言模型（MLM）和下一步预测（NSP）。

BERT预训练的方式

掩码语言模型（MLM）：MLM任务要求模型预测输入序列中被随机遮盖的词元，这有助于模型学习词汇的上下文表示。

掩码语言模型（MLM）

下一句预测（NSP）：NSP任务则要求模型判断两个句子是否连续，这有助于模型理解句子间的关系，并学习句子级别的表示。

下一句预测（NSP）