BERT（双向编码器表示变换器）和GPT（生成型预训练）模型是自然语言处理中两种非常重要的预训练模型，它们在一些方面有所不同。

  1. 模型结构：BERT是基于Transformer的双向编码器，由多个Transformer层组成；而GPT是基于Transformer的解码器，由多个Transformer层和一个自回归输出层组成。

  2. 预训练任务：BERT通过两个预训练任务进行训练，即遮蔽语言模型（masked language model，MLM）和下一句预测（next sentence prediction，NSP）。在MLM任务中，BERT会随机遮蔽输入句子的一部分词，并通过上下文中其他词的信息来预测被遮蔽的词；在NSP任务中，BERT会判断两个句子是否是连续的。而GPT则只使用了单一的自回归语言模型任务。

  3. 输入表示：BERT采用了句子级别的输入表示，即将输入句子分为多个片段，并且每个片段的开始和结束都插入特殊标记。此外，BERT还引入了特殊的"CLS" （表示整个句子的特殊词嵌入）和"SEP"（片段分隔符）标记。GPT则是基于单个句子的语言模型，不使用特殊的标记。

  4. 目标：BERT的目标是学习一个通用的句子表示，以便于下游任务的微调，比如问答和文本分类。GPT则主要用于生成文本，可以用于生成对话、摘要等任务。

  5. 预训练数据：BERT使用了大规模的无标签文本数据进行预训练，比如维基百科、BookCorpus等。GPT也使用了类似的数据来源进行预训练。

  6. Fine-tuning：BERT的预训练和下游任务微调是同时进行的，通过在下游任务上对预训练模型进行微调来获得更好的性能。而GPT则是预训练之后，通过在特定任务上进行微调。

  总的来说，BERT是一个双向编码器，通过双向的上下文信息预训练，在下游任务中可以灵活地进行微调；而GPT则是一个生成型的预训练模型，主要用于生成文本，通常通过在特定任务上进行微调。