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文章目录
- 一、模型背景与技术原理
- 1. BERT：双向理解的开创者
- 2. BART：融合理解与生成的统一框架
- 3. T5：文本到文本的统一范式
- 二、关键差异与技术对比
- 结构差异的深层影响
- 预训练任务效率对比
- 位置编码演进
- 三、在LLM时代的演进与挑战
- 1. BERT为何式微？
- 2. BART与T5的持续进化
- 3. 架构统一趋势
- 四、应用场景与选型建议
- 1. 任务适配指南
- 2. 性能优化实践
- 五、未来方向
自然语言处理（NLP）领域的变革性突破始于2018年BERT的横空出世，随后BART和T5的诞生进一步推动了预训练语言模型的发展。这三种模型代表了不同的架构思想和应用范式，本文将深入解析其核心原理、技术差异及实践应用。
一、模型背景与技术原理
1. BERT：双向理解的开创者
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）由Google于2018年提出，仅使用Transformer编码器结构，通过双向注意力机制捕捉上下文信息。其核心创新在于两项预训练任务：
- 掩码语言建模（MLM）：随机遮盖15%的单词（其中80%替换为[MASK]，10%替换为随机词，10%保持不变），要求模型预测原始单词。
- 下一句预测（NSP）：判断两个句子是否连续出现，提升句子关系理解能力。
BERT的位置编码采用可学习的绝对位置嵌入，最大长度限制为512个token，这成为其处理长文本的主要瓶颈。其在GLUE排行榜的11项N