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BERTとGPTの構造的な違い

2025/03/10に公開
Speaker Deck
BERT
GPT
LLM
中野哲平
tech

近年の自然言語処理（NLP）の分野では、Transformerアーキテクチャをベースとした大規模言語モデル（LLM）が主流となっています。その中でも、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）とGPT（Generative Pre-trained Transformer）は、それぞれ異なる用途で広く使用されています。本記事では、BERTとGPTの構造的な違いについて詳しく解説します。

1. Transformerの基本構造

Transformerは、自己注意機構（Self-Attention）を用いたニューラルネットワークであり、エンコーダ（Encoder）とデコーダ（Decoder）の2つの部分で構成されます。

  • エンコーダ（Encoder）：入力されたトークン列全体を並列処理し、文脈情報を学習する。
  • デコーダ（Decoder）：エンコーダの出力または自身の前のトークンの情報を利用しながら、次のトークンを生成する。

Transformerの代表的な構造を持つモデルがBERTとGPTですが、これらはエンコーダとデコーダのどちらを利用するかに大きな違いがあります。

2. BERTの構造と特徴

BERTは、Transformerのエンコーダのみを利用するモデルであり、双方向（Bidirectional）に文脈を捉えることができるのが特徴です。

2.1 BERTのアーキテクチャ

  • エンコーダのみを使用（Decoderは存在しない）。
  • 双方向（Bidirectional）アーキテクチャを採用。
  • **マスク付き言語モデル（Masked Language Model, MLM）と次文予測（Next Sentence Prediction, NSP）**を事前学習の目的関数として使用。
  • 入力全体を一度に処理するため、文全体の情報を考慮した特徴表現を学習できる。

2.2 BERTの学習手法

BERTは以下の2つのタスクで事前学習されます。

  1. マスク付き言語モデル（MLM）：

    • 入力文の一部のトークン（単語）をマスク（[MASK]）し、そのマスクされた単語を予測する。
    • これにより、前後の文脈を考慮しながら単語を推測する能力を学習。

  2. 次文予測（NSP）：

    • 2つの文が与えられたとき、それらが実際に連続した文であるかどうかを判定する。
    • 文の関係性を学習することで、長いテキストにおける理解を向上させる。

2.3 BERTの用途

BERTは、文の理解を目的としたタスクに適しています。

  • 自然言語理解（NLU）
  • 質問応答（Question Answering, QA）
  • 文書分類（Text Classification）
  • 命名エンティティ認識（Named Entity Recognition, NER）

BERTは、文全体を一度に処理し、双方向の文脈を考慮できるため、高精度な理解が可能です。

3. GPTの構造と特徴

GPTは、Transformerのデコーダのみを利用するモデルであり、一方向（Unidirectional）に文脈を捉えながらテキストを生成するのが特徴です。

3.1 GPTのアーキテクチャ

  • デコーダのみを使用（Encoderは存在しない）。
  • 単方向（Unidirectional）アーキテクチャを採用。
  • **自己回帰モデル（Autoregressive Model）**として学習し、次の単語を予測する。
  • **因果マスク（Causal Masking）**を使用して、未来のトークンを見えなくする。

3.2 GPTの学習手法

GPTは、自己回帰（Autoregressive）による**言語モデル（Causal Language Model, CLM）**を学習します。

  1. 自己回帰言語モデル（CLM）：
    • 入力として過去の単語列を受け取り、次に来る単語を予測する。
    • 未来の単語は見えないようにするため、因果マスク（Causal Mask）を適用。
    • 言語生成に最適なトレーニング手法。

3.3 GPTの用途

GPTは、テキスト生成を目的としたタスクに適しています。

  • 文章生成（Text Generation）
  • チャットボット（Chatbot）
  • 対話システム（Conversational AI）
  • コード生成（Code Generation）

GPTは、過去の文脈をもとに一つずつ単語を予測していくため、長文生成やストーリー作成に適しています。

4. BERTとGPTの比較

モデル アーキテクチャ 学習手法 文脈の捉え方 主な用途
BERT Encoder-only MLM, NSP 双方向（Bidirectional） 文の理解、質問応答、分類
GPT Decoder-only CLM 単方向（Unidirectional） 文章生成、チャットボット、対話AI

4.1 主な違い

  1. アーキテクチャの違い

    • BERTはエンコーダのみ、GPTはデコーダのみ。
    • BERTは双方向、GPTは単方向。

  2. 学習方法の違い

    • BERTはMLM（マスクされた単語の予測）、GPTはCLM（次の単語の予測）。
    • BERTは静的な表現学習、GPTは動的な文章生成。

  3. 用途の違い

    • BERTは文の理解が得意。
    • GPTはテキストの生成が得意。

5. まとめ

BERTとGPTはどちらもTransformerを基盤としていますが、

  • BERTはエンコーダのみを使用し、双方向に文脈を理解するため、自然言語理解（NLU）に適している。
  • GPTはデコーダのみを使用し、単方向にテキストを生成するため、自然言語生成（NLG）に適している。

これらのモデルを適切に使い分けることで、NLPタスクにおいて高精度な成果を得ることができます。

以上、BERTとGPTの構造的な違いについての解説でした！

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