Можно ли обучать GPT на задаче маскирования, как BERT

Да, GPT можно обучать на задаче маскирования, но это нестандартно. GPT использует авторегрессионную модель (только left-to-right контекст), а BERT — двунаправленный. Для маскирования в GPT нужно модифицировать подход:

input_ids = tokenizer.encode("Hello, [MASK] world!", return_tensors="pt")
mask_pos = (input_ids == tokenizer.mask_token_id).nonzero()[0, 1]
outputs = model(input_ids, labels=input_ids)
loss = outputs.loss  # Вычисляем loss только по маске

Нюансы:

• GPT не видит правый контекст при генерации маски, поэтому качество может быть ниже, чем у BERT.
• Лучше использовать PPLM или дополнительную fine-tuning для адаптации.
• Альтернатива: T5, которая изначально поддерживает маскирование.