📚 为什么需要对比NLP模型？
在自然语言处理领域，不同模型有着独特的应用场景与性能表现。了解它们的差异能帮助开发者做出更优技术选型，例如：
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
通过双向Transformer架构实现深度语义理解，常用于问答系统与文本分类RoBERTa（A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）
在BERT基础上改进训练策略，提升模型泛化能力GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）
以单向语言模型为核心，擅长文本生成与对话理解
🔍 模型对比维度
| 维度 | BERT | RoBERTa | GPT-3 | T5 |
|---|---|---|---|---|
| 训练方式 | 预训练+微调 | 预训练优化 | 预训练 | 预训练 |
| 主要用途 | 分类/问答 | 分类/问答 | 生成/对话 | 多任务处理 |
| 参数量 | 1.1B | 335M | 175B | 11B |
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