生成式模型与推理型模型深度解析：技术选型与实战指南

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在实际开发中，不少团队会将 GPT 等生成式模型直接用于文本分类任务，导致计算资源浪费且效果不及专用分类模型。更严重的是，错误选型可能导致线上服务延迟飙升——比如用 BERT 生成长篇文本时显存溢出。这些问题的本质在于对两类模型的核心能力边界认知模糊。

维度	生成式模型（GPT-3/VAE）	推理型模型（ResNet/BERT）
核心目标	数据分布建模与新样本生成	输入数据的表征学习与模式识别
典型架构	基于注意力机制的自回归结构	层级特征提取 + 分类头
输出形式	与输入同维度的生成序列	标签 / 嵌入向量等判别结果
训练方式	极大似然估计 + 对抗训练	有监督的端到端优化

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import torch

# 初始化模型与分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2').to('cuda')

# 自回归生成文本
input_text = "人工智能是指"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt').to('cuda')

with torch.no_grad():
    # 关键参数：max_length 控制生成长度，temperature 调节随机性
    output = model.generate(
        input_ids, 
        max_length=100,
        temperature=0.7,
        do_sample=True
    )
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer

# 加载预训练分类模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
    'bert-base-uncased', 
    num_labels=2
).to('cuda')

# 处理输入数据
inputs = tokenizer("This movie is fantastic!", return_tensors='pt').to('cuda')

# 前向推理
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    pred = torch.argmax(logits, dim=1)  # 获取预测类别