BERT，英文名字来自：Bidirectional Encoder Representations from Transformers 简写，翻译过来就是：基于 Transformer 的双向编码器表示法。BERT是由Google早在2018年提出的一种预训练语言模型，到目前为止，它几乎革新了自然语言处理领域。尤其是在深度学习的背景下，如其名字，核心通过引入双向编码器表示，极大地提升了多种NLP任务的效果。
与传统的单向语言模型不同，BERT使用了双向Transformer的编码器结构来预训练文本表示，它可以同时考虑一个词左边和右边的上下文信息，从而生成更准确、语义更丰富的词表示。其实BERT也是基于2017年提出的Transformer架构而来，这个架构抛弃了以往序列模型中常用的递归神经网络（RNN），转而完全依赖于 自注意力机制，使得模型能够并行处理整个句子，并且更好地捕捉长距离依赖关系。
BERT的基本原理是基于Transformer的自编码语言模型。它首先通过将输入的token、segment和position进行embedding，然后将这些 embedding 相加以形成输入层。接下来，使用 Transformer 做 encoder，对输入的序列进行预训练处理。
BERT的预训练涉及两个主要任务：翻译过来可以概括为 掩码语言模型 和 下一句预测，大佬们一般习惯叫 MLM 和 NSP。掩码语言其实类似我们以前做的完形填空，通过在输入序列中的某些单词被随机遮蔽（通常用特殊标记 [MASK] 替换），然后模型尝试根据上下文预测这些被遮蔽的单词。这种方式迫使模型理解句子的双向上下文，而不是简单地从左到右或从右到左进行预测。
这一点与 GPT 等纯解码器模型形成鲜明对比，GPT的目标是一次预测一个新词，以生成新的输出序列，每个预测的单词只能利用前面的单词（左语境）提供的语境，因为后面的单词（右语境）还尚未生成，这种模型也被称为单向模型。
其次，BERT还训练了一个二分类任务，即判断给定的两个句子是否是连续的。例如，给出句子A和句子B，模型需要判断B是否紧接在A之后出现。说到这里，我们能联想到这种训练，对问答系统、自然语言推理等任务其实特别有用。
BERT模型的核心架构包含的是这个编码器（Encoder），该编码器由多个 Transformer层堆叠而成。每个Transformer 层包含多头自注意力机制和前馈神经网络，并且还引入了位置编码，来表示单词在句子中的位置信息。另外，它还有2个变种，分别是Bert Base 和 Bert Large。BERT-BASE 在编码器堆栈中有 12 层，而 BERT-LARGE 在编码器堆栈中有 24 层，相比原始论文中建议的 Transformer 架构，BERT具有更大的前馈网络和更多的注意力头。
目前，BERT 模型在自然语言处理领域已有着广泛的应用场景，比如：文本分类、命名实体识别、问答系统、语义相似度计算、文本生成和机器翻译等众多领域。BERT 模型作为一种强大的自编码语言模型，在自然语言处理领域取得了显著的成果，但在实际应用中，也需要考虑其模型庞大、资源消耗高等问题，并进行适当的优化和剪枝。
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