什么是Bert和Transformer的异同？

Bert和Transformer都是深度学习领域的 pretrained language model(预训练语言模型)，但它们在模型结构和应用上有以下几点主要区别：

1. 模型结构：

Bert是基于Transformer编码器结构的模型，只有Encoder部分。而Transformer是由Encoder和Decoder组成的完整序列到序列结构的模型。

Bert的模型结构更简单，主要用于上下文语义理解任务，如文本分类、文本相似度计算等。Transformer可以应用于更复杂的任务，如机器翻译、摘要生成等需要生成语言序列的任务。

2. 预训练语料：

Bert使用Wikipedia和BookCorpus进行预训练，语料广泛且无监督。Transformer通常使用有监督的平行语料，如WMT数据集进行预训练。

Bert的预训练更广泛，可以学习到更丰富的语义知识。而Transformer得到的知识更加专业和针对性。

3. 应用领域：

Bert用于NLP下游任务更广泛，主要用于语言理解相关任务，如命名实体识别、情感分析、文本分类等。

Transformer应用于机器翻译、摘要生成、对话等生成模型更为广泛。

4. 权重共享：

Bert使用相同的参数进行多层Transformer Encoder堆叠，权重共享，模型更加简洁。

Transformer的Encoder和Decoder具有不同的参数，权重不共享，模型相对更复杂。

总之，Bert和Transformer虽有Transformer Encoder的共同点，但实际上是两个不同的预训练语言模型，在模型结构、预训练语料、应用领域和权重共享等方面具有很大差异。根据不同的任务需求选择使用Bert或者Transformer可以获得更好的效果。 它们的创新也推动了NLP领域的蓬勃发展。