bert中transformer堆叠方式

这个图中BERT和GPT的transformer为什么不是堆叠的，而是两层横向方式？该怎么理解？

BERT 和 GPT 都是使用了 Transformer 架构，但是它们的具体实现方式不同。

• BERT 使用的是多层双向 Transformer，其中每个 Transformer 层包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。由于 BERT 是一个双向模型，因此在每个位置上，它都需要同时考虑左右两个方向的语境。这就导致了它需要使用双向 Transformer 架构，以便能够同时学习到前后两个方向上的语义信息。

• 相比之下，GPT 使用的是单向 Transformer，它只能看到之前的输入序列，而不能看到之后的输入序列。因此，GPT 的 Transformer 采用了单向的结构。另外，GPT 使用的是单个解码器 Transformer，而不是编码器-解码器结构，因此它只需要单向的解码器来逐步生成下一个词。

• 至于为什么 BERT 的 Transformer 是堆叠的而 GPT 的 Transformer 是两层横向方式的，主要原因在于它们的任务不同。BERT 的任务是预训练一个通用的语言模型，它需要学习更多的语言知识，因此需要更深的层次来捕获更多的语言信息。而 GPT 的任务是生成文本，它需要考虑上下文并生成连续的语言序列，因此采用两层横向方式可以更好地实现这一目标。

因此，虽然 BERT 和 GPT 都使用了 Transformer，但是它们的具体实现方式是针对不同任务的需求而设计的，采用了不同的架构来优化模型性能。

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• 你可以参考下这篇文章：Bert系列之 Transformer详解

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