在较新的自然语言处理领域中，出现了许多预训练语言模型，如“BART”、“GPT”等。其中，BART和GPT在处理自然语言时比较相似，但也有一些不同之处。本文将基于此，探讨BART和GPT的区别。

首先，BART是“Bidirectional and AutoRegressive Transfomer”的缩写，而GPT是“Generative Pre-trained Transformer”的缩写。从名称上来看，两种模型都是基于Transformer的，但两者的预训练方式有所不同。BART使用了自编码器的方法进行无监督的预训练，这种方法在编码器的输出上使用了反向的技巧，从而使得模型能够同时从左右两个方向进行训练。而GPT则使用了单向的AutoEncoder，在预训练时使用无标签的数据来产生对输入序列的自动编码，以此来建立模型的语义理解。

其次，两个模型的生成方式也存在一定的差异。BART具有双向性，可以生成正向和反向的生成序列，这意味着BART模型在生成文本时可以考虑到当前位置前后所有的信息。而GPT是一个单向的生成模型，只能进行从左到右的单向生成，无法考虑到右侧的上下文信息，因此在生成文本时可能存在一些语义上的限制。

除此之外，BART还有一个应用场景就是在机器翻译任务中表现非常优秀。这是因为BART具有双向的生成方式，在翻译时可以同时考虑输入语言和输出语言之间的上下文信息，从而达到更好的翻译效果。而GPT则更适用于一些应用场景，如问答系统等。

综上所述，BART和GPT都是基于Transformer的预训练模型，但两者的预训练方式和生成方式存在较大差异。选择哪种模型应视具体应用场景而定，需要根据自己的需求情况进行选择。