2018 年，谷歌推出了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），刚诞生就刷新了 11 个自然语言处理（NLP）任务的纪录 —— 相当于刚上考场就拿了 “全科第一”，一下子成了 AI 圈的 “明星”。这是第一个真正意义上统一自然语言处理任务的预训练模型。BERT 的核心使命是：让 AI 像人一样，真正理解句子里的上下文关系，而不是只机械地 “读字”。

图 1 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

BERT的模型架构基于Transformer编码器，BERT 的最大创新在于其双向编码能力，能够同时从前后两个方向理解文本，而不是像传统模型那样只能单向处理。

BERT的模型架构主要有两种尺寸：BERTBASE(L=12, H=768, A=12，总参数110M)和BERTLARGE(L=24, H=1024, A=16，总参数340M)。其中，L表示编码器层数，H表示隐藏层大小，A表示自注意力头数。

图 2 BERT Encoder架构

BERT 通过两个 "小游戏" 来训练自己理解语言：

1）遮字猜词：将句子中的某些词用 [MASK] 代替，让模型根据上下文预测被遮盖的词。例如，"猫坐在 [MASK] 垫子上"，BERT 需要预测出正确的词是 "柔软的" 或 "暖和的" 等。

2）判断连贯：判断两个句子是否是连续的上下文。例如，"床前明月光" 和 "疑是地上霜" 是否是上下句。

这种训练方式让 BERT 真正理解了语言的语境。以前的 AI 分不清 "他喜欢苹果，因为它甜" 里的 "它" 指的是什么，而 BERT 通过双向编码，能够轻松理解 "它" 指的是苹果。

BERT 的应用非常广泛。谷歌将其应用于搜索引擎优化，当用户搜索 "杭州哪里吃东坡肉" 时，BERT 不再只认关键词，还能理解 "吃" 的需求，推荐更精准的餐厅。美团也使用 BERT 优化搜索结果，提升用户体验。

BERT在多个自然语言处理任务上取得了突破性进展。在GLUE基准测试中，BERTLARGE达到了80.5分，比之前的最佳结果提高了7.7个百分点；在MultiNLI自然语言推理任务中，准确率达到86.7%，提高了4.6个百分点；在SQuAD v1.1问答测试中，F1分数达到93.2，超过了人类表现(91.2分)。

BERT的成功对自然语言处理领域产生了深远影响。它证明了双向预训练对于语言表示的重要性，开创了基于大规模预训练模型的自然语言处理新范式。BERT的预训练-微调框架使得各种自然语言处理任务可以共享同一基础模型，大幅减少了对特定任务架构设计的需求，显著提高了模型的泛化能力和效率。BERT的开源和广泛应用促进了自然语言处理领域的研究和发展，激发了大量基于Transformer的改进模型和应用创新。

BERT 的出现，不是让 AI “变聪明” 了，而是让 AI “更懂人” 了。它打破了之前 AI “单向读句子” 的局限，用 “双向理解” 和 “预训练 + 微调” 的模式，从技术角度看，BERT开启了大模型时代的序幕，为后续更大型、更强大的预训练模型奠定了基础。