面试题: Bert做生成式任务的效果为何不如现有的大模型？

✴️回答：简单点我们可以直接说，bert是基于encoder-only的结构，这个结构用来做生成式任务没有现有大基于decodee-only结构的模型好，其次我们可以说bert这种基于掩码的方式来生成文本本来做的就不是自己目标内的事，当生成较长文本时效果肯定烂的一批，然后我们还可以说bert没办法处理变长输入和输出。
✅详细解释如下：BERT在生成式任务中存在一些明显的局限性：
1.生成连贯性不足：BERT的训练目标是预测单个被掩盖的单词，而不是生成一长段连贯的文本。因此，在生成较长文本时，可能会出现逻辑不连贯、语义跳跃等问题。例如，它可能会生成一些在局部上下文看似合理，但在整体语篇中显得突兀的句子。
2.生成长度受限：BERT的输入长度通常受到限制（一般为512个token左右）。
这使得它在生成较长文本时会遇到困难，因为它无法有效地处理超出其输入长度限制的内容。相比之下，专门的生成式模型（如GPT）可以生成更长的文本，并且能够更好地保持文本的整体连贯性。
3.缺乏明确的生成目标：专门的生成式模型（如GPT）是通过自回归的方式（从左到右或从右到左）来生成文本，其训练目标就是生成连贯的文本。而BERT的训练目标主要是理解文本，生成只是其能力的一种延伸，因此在生成任务上缺乏像生成式模型那样明确的优化目标。
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