1. 引言
近年来，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域取得了前所未有的进展。作为 NLP 的关键任务之一，机器对语言的理解与生成一直是 AI 研究中的热点。随着大规模预训练模型的出现，NLP 研究和应用经历了一个巨大的飞跃。在这个进程中，**BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）**模型的提出，标志着 NLP 领域的一次革命。BERT 采用了创新的双向编码方法和预训练-微调的框架，使得模型能够以前所未有的方式理解语言中的深层次语义信息，并在多项 NLP 任务中表现出卓越的性能。
本文将深入探讨 BERT 模型的基础原理、训练过程、与传统模型的对比，以及它如何彻底改变了 NLP 领域的研究和应用方向。
2. BERT 的核心原理与创新
BERT 模型由 Google 于 2018 年提出，它基于 Transformer 架构，且采用了 双向编码 和 预训练-微调 的创新策略，这两个特点是 BERT 在 NLP 任务中取得突破性成果的关键。
2.1 双向编码的创新
在传统的 NLP 模型中，语言的上下文通常是单向的。具体来说，RNN（循环神经网络） 和 LSTM（长短时记忆网络） 作为传统序列处理模型，通常都是依赖单向的上下文，即从左到右或从右到左。虽然 LSTM 相较于传统的前馈神经网络（Feed-forward Neural Networks）能
