GPT(Generative Pre-training Transformer)和BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)都是基于Transformer模型的預訓練語言模型，可以用于各種自然語言處理任務，例如文本分類、命名實體識別、機器翻譯等等。兩者的主要區別在于以下幾個方面：

1.預訓練方式不同：GPT是一種單向的語言模型，即通過左側的單詞序列預測右側的單詞序列，而BERT則是一種雙向的語言模型，即通過同時考慮左右兩側的單詞序列來預測中心單詞的表示。

2.目標不同：GPT的目標是生成下一個單詞，即通過給定一段文本，預測下一個單詞的概率分布；而BERT的目標是預測中心單詞，即通過給定一段文本，預測每個單詞的隱含表示，其中中心單詞的表示可以用于其他任務中。

3.預訓練數據集不同：GPT主要使用了互聯網上的大規模文本數據集，例如維基百科、新聞、小說等等；而BERT則主要使用了BooksCorpus和Wikipedia數據集，其中BooksCorpus包含了800萬本圖書的文本，Wikipedia數據集包含了維基百科的文本。

4.模型結構不同：GPT主要由多個Transformer解碼器組成，而BERT則由多個 Transformer編碼器組成，其中BERT的后一層會輸出整個輸入序列的表示，而GPT則只輸出后一個單詞的表示。

總之，GPT和BERT在預訓練方式、目標、預訓練數據集和模型結構等方面有一定的區別。兩者都是目前自然語言處理L域的前沿研究方向，可以應用于各種自然語言處理任務中，并取得了非常好的效果。