在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如BERT和GPT等无疑是近年来的明星。它们不仅推动了自然语言处理技术的飞速发展，也为我们提供了关于人生规划的深刻启示：是应该追求成为全才，还是专注于某一领域成为专才？从BERT和GPT的发展轨迹中，我们可以一窥端倪。

BERT，作为自然语言处理领域的佼佼者，席卷了18-22年几乎所有的NLP应用，其成功在很大程度上归功于专才训练模式——Finetune。这种模式是在预训练好的模型基础上，针对特定任务进行参数或者网络结构的微调，从而在诸多领域中表现出色。

BERT的专才之路，体现了在某一领域内深耕细作的重要性。通过专注于某一特定任务或领域，我们可以更加深入地理解其内在规律和机制，进而提出更为精准和有效的解决方案。但是针对不同的任务需要训练不同的模型，多任务多模型。

然而，随着技术的不断进步，另一种训练模式逐渐崭露头角，那就是以GPT为代表的全才训练模式。GPT系列模型，尤其是以GPT为底模的ChatGPT，在保持一定通用性的基础上，通过大量的数据训练和模型优化，实现了对多种任务的良好处理能力。ChatGPT的火爆，让人们看到了全才训练模式的巨大潜力。

ChatGPT的成功并非偶然。它之所以能够在多个领域大放异彩，正是因为其具备了广泛的知识储备和强大的泛化能力。这种全才特质使得ChatGPT能够轻松应对各种复杂的语言处理任务，从而赢得了广泛的赞誉和关注。

相比之下，BERT似乎逐渐被人们遗忘。似乎在算法的世界里全才胜过了专才。这并不意味着BERT的价值被贬低，在一些细分领域里专才算法仍然在效果上胜过全才算法ChatGPT。

对于全才和专才的不同需求和偏好。在某些情况下，专才的深度和专业性可能更为重要；而在另一些情况下，全才的广泛性和适应性则更具优势。

因此，对于我们个人而言，成为全才还是专才，并没有一个绝对的答案。这取决于我们的个人兴趣、职业规划和时代背景等多重因素。在人工智能飞速发展的今天，我们或许可以借鉴BERT和ChatGPT的发展轨迹，根据自己的实际情况选择适合自己的发展道路。

如果我们希望在某个特定领域内取得卓越的成就，那么成为专才可能更为合适。通过深入研究和实践，我们可以不断提升自己在该领域的专业素养和技能水平，成为该领域的佼佼者。

如果我们希望涉猎多个领域，拥有广泛的知识储备和综合能力，那么成为全才可能更为理想。通过不断学习和积累经验，我们可以逐渐拓展自己的知识边界和能力范围，成为一个多才多艺的人。

无论我们选择成为全才还是专才，都需要保持持续的学习和进步。在人工智能时代，技术的更新换代日新月异，只有不断学习和适应新的技术和趋势，我们才能保持竞争力并取得成功。

综上所述，大型语言模型的发展为我们提供了宝贵的人生启示。在追求个人发展的过程中，我们应该根据自己的兴趣和职业规划选择适合自己的发展道路。无论是全才还是专才，只要我们保持持续的学习和进步，都能在各自的领域内取得优异的成绩。