BERT

特徴	BERT	ChatGPT
基本構造	Transformerのエンコーダー部分を利用。	完全なTransformerモデル（エンコーダーとデコーダー）を利用。
主な用途	文脈に基づく単語の意味の理解。言語の「理解」に重点。	連続したテキストの生成。言語の「生成」に重点。
学習方法	事前学習と微調整の二段階プロセス。	大量のテキストデータによる事前学習と、特定のタスクやスタイルに合わせた微調整。
文脈理解	双方向に文脈を理解。	長いテキストでも文脈を保ちながら対話を継続。
生成能力	文の意味を理解するが、新たなテキストを生成する能力は限られている。	自然なテキスト生成能力を有し、多様な文脈で流暢な対話を生成。
ビジネスでの活用事例	検索エンジンの精度向上、感情分析、テキスト分類など。	カスタマーサポートのチャットボット、コンテンツ生成、教育分野での応用など。