BERTとGPTの違いとは？構造・学習・用途を徹底比較！
山崎講師
こんにちは。ゆうせいです。
今回は、自然言語処理（NLP）の2大モデルである
BERT（バート）とGPT（ジーピーティー）の違いについて解説します。
どちらも「Transformerアーキテクチャ」を使っていますが、
構造や学習方法、得意なタスクなどは大きく異なります。
「結局、何が違うの？」
「どちらを使えばいいの？」
「どうやって選べばいいの？」
そんな疑問を持ったあなたのために、BERTとGPTを表・図・例えでしっかり比較していきます！
結論からざっくり言うと…
| 項目 | BERT | GPT |
|---|---|---|
| アーキテクチャ | Encoderのみ | Decoderのみ |
| 入力方式 | 双方向（Bidirectional） | 一方向（左から右） |
| 学習目的 | マスクされた単語の予測（Masked LM） | 次の単語の予測（Causal LM） |
| 得意なこと | 文の分類・意味理解 | テキスト生成・対話 |
| 用途の例 | 感情分析、質問応答、自然言語推論 | 文章生成、対話、コード生成 |
1. そもそもBERTとGPTは何の略？
- BERT：Bidirectional Encoder Representations from Transformers
→ 双方向の文脈から学習するEncoderベースのモデル - GPT：Generative Pre-trained Transformer
→ 自然なテキストを生成するためのDecoderベースのモデル
どちらもTransformerをベースにしていますが、「どちら側（Encoder or Decoder）」を使うかで性質が変わるのです。
2. アーキテクチャの違い（図解）
BERT（Encoderベース）
- 入力：マスクされた文（例：「私は [MASK] を食べた」）
- 出力：マスクされた部分の予測
入力：私は [MASK] を 食べた
↓
BERT（Encoder）
↓
出力：[MASK] →「りんご」と予測
→ 前後の文脈を同時に見て判断できる
GPT（Decoderベース）
- 入力：文の途中（例：「私はりんごを」）
- 出力：次の単語（例：「食べた」）を予測
入力：私は りんご を
↓
GPT（Decoder）
↓
出力：食べた
→ 前の単語だけを見て次を予測（= 一方向）
3. 学習方法の違い（Pre-training）
| モデル | 学習方式 | 説明 |
|---|---|---|
| BERT | Masked Language Model（MLM） | 入力文中の単語をランダムにマスクして、その正解を予測 |
| GPT | Causal Language Model（CLM） | 文を左から右に読み進めながら、次の単語を予測 |
BERTの学習イメージ
「今日は [MASK] が降っています」
→ 「雨」と予測できるか？
GPTの学習イメージ
「今日は雨が」
→ 次の単語は？ → 「降って」
4. 使われ方の違い（用途）
| タスク種別 | BERTが得意 | GPTが得意 |
|---|---|---|
| 分類 | ○ | △ |
| 質問応答（抽出型） | ○ | △ |
| 感情分析 | ○ | △ |
| 文生成 | △ | ◎ |
| 対話 | △ | ◎ |
| 要約 | △ | ◎（特にGPT-3.5以降） |
| 翻訳 | △（fine-tuning要） | ◎（事前学習済） |
5. 例え話で理解！
BERTは「読解力のある評論家」
- 与えられた文章の文脈を読み取って、意味を深く理解するのが得意
- 「この文章の主張は何？」「この言葉はどういう意図？」に強い
GPTは「話し上手な作家」
- 流れるような文章を自然に続けるのが得意
- 「続きを書いて」「要約して」「物語をつくって」に向いている
6. 実装の違い（HuggingFace Transformers）
BERT（感情分析など）
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
inputs = tokenizer("I love this movie!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
GPT（文章生成）
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
inputs = tokenizer("Once upon a time,", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
7. どちらを使えばいいの？
| 目的 | おすすめ |
|---|---|
| 文の意味を理解したい（分類・分析） | BERT |
| テキストを生成したい（会話・作文） | GPT |
まとめ
- BERTは文の理解に優れたモデルで、前後の文脈を同時に処理
- GPTは文の生成に強く、左から右へと自然な文をつくる
- 学習方式、構造、用途が異なるため、目的に応じて使い分けが重要
- どちらもTransformerをベースにしているが、「どこを使うか（Encoder/Decoder）」で性質が大きく変わる
今後の学習の指針
- 実際にBERTとGPTを使って、同じ文に対する挙動の違いを体験しよう
- Fine-tuning（微調整）を通じて、自分のタスクにモデルを適応させてみよう
- BERT系の派生モデル（RoBERTa、DistilBERT）、GPT系（GPT-2、GPT-3.5、GPT-4）との比較もしてみよう
- さらに発展系であるT5（Text-to-Text Transformer）やBARTなども視野に入れていくと理解が深まります！
目的に応じて、BERTとGPTをうまく使い分けることが、自然言語処理での成功のカギですよ！
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投稿者プロフィール
- 代表取締役
-
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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