从零入门人工智能：ChatGPT与BERT的核心原理与实战应用指南

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ChatGPT 是基于生成式预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer）的对话 AI，擅长根据上下文生成连贯文本；BERT 采用双向编码器表示（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）结构，专注理解文本语义；前者像 ” 会写作的助手 ”，后者更似 ” 懂分析的专家 ”。

层数对比 ：ChatGPT-3.5 采用 96 层 Transformer 解码器（Decoder-only），BERT-base 使用 12 层双向 Transformer 编码器（Encoder-only）
注意力机制 ：ChatGPT 使用掩码自注意力（Masked Self-Attention）防止未来信息泄漏，BERT 应用全连接自注意力（Full Self-Attention）捕获上下文关系

模型类型	典型场景	案例说明
ChatGPT	智能客服	多轮对话生成与问题解答
	内容创作	文章大纲 / 代码生成
BERT	文本分类	新闻主题 / 情感极性判断
	命名实体识别 (NER)	医疗报告中的疾病名称提取

from transformers import pipeline
# 使用 HuggingFace 管道 API，device= 0 表示使用第一块 GPU
classifier = pipeline('text-classification', model='bert-base-chinese', device=0)

text = "这家餐厅服务态度很差，但菜品味道不错"
result = classifier(text)
# 输出示例: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.73}]
print(result)

关键参数说明：
– text-classification: 指定任务类型
– bert-base-chinese: 中文预训练模型版本
– device: 指定 GPU 加速

import openai

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[{"role": "system", "content": "你是一位经验丰富的产品经理"},
    {"role": "user", "content": "用三点分析社交 APP 的核心竞争力"}
  ],
  temperature=0.7  # 控制输出随机性 (0-2)
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

最佳实践：
1. system 角色设定 AI 身份
2. 明确具体任务要求
3. temperature=0.7 平衡创意与稳定性