摘要：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，基于 Transformer 的双向编码器表示）是 2018 年由 Google 团队提出的预训练语言模型，其核心创新在于用 Transf
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，基于 Transformer 的双向编码器表示）是 2018 年由 Google 团队提出的预训练语言模型，其核心创新在于用 Transformer 的编码器和双向自注意力机制，让 AI 真正 “读懂” 上下文的双向语义—— 彻底改变了此前 AI “单向读句子” 的局限，成为现代自然语言处理（NLP）领域的 “奠基性模型” 之一。
Transformer 模型分为 “编码器（处理输入序列，捕捉全局关联）” 和 “解码器（生成目标序列，关注输入与输出的关联）”，而 BERT 的核心架构仅使用 Transformer 的编码器—— 因为 BERT 的核心目标是 “理解输入文本的语义”（如判断句子情感、识别实体），而非 “生成新文本”（如写文章、翻译），编码器的 “双向自注意力机制” 恰好适配这一需求。
具体来说，BERT 的每一层都完全复用 Transformer 编码器的结构：
以 “多头双向自注意力” 为核心（区别于传统单向模型如 RNN），能同时从 “前文” 和 “后文” 两个方向捕捉词与词的关联；搭配 Transformer 编码器的 “前馈网络”“层归一化” 等模块，进一步优化语义特征的提取精度。例如处理句子 “小明今天没带伞，所以____淋湿了”：
传统单向模型只能从左到右读，看到 “所以” 时，只能依赖 “没带伞” 的前文信息推测空白处；BERT 的双向自注意力能同时结合 “淋湿了” 的后文信息，快速锁定 “小明” 是空白处的答案 —— 这就是双向理解的优势。为了强化 Transformer 编码器的双向能力，BERT 做了两个核心设计：
双向预训练任务：通过 “掩码语言模型（MLM）” 让模型主动学习双向语义 —— 随机遮盖句子中 15% 的词（如把 “小明在公园喂鸽子” 改成 “[MASK] 在公园喂 [MASK]”），让模型根据 “被遮盖词的前后文” 预测原词，迫使模型同时关注前文和后文；句子关系预测（NSP）：额外加入 “判断两句话是否为连续上下文” 的任务（如 “小明爱读书” 和 “他每周去图书馆” 是连续，和 “猫喜欢吃鱼” 是不连续），让模型理解句子级别的语义关联，而非仅关注单个词。传统模型（如 GPT-1 早期版本）采用 “单向自注意力”，只能从左到右（或从右到左）处理文本，无法同时利用前后文信息 —— 比如处理 “苹果的价格很便宜” 时，若 “苹果” 在前文，模型只能根据前文判断是 “水果苹果”，而无法结合 “价格便宜” 的后文进一步确认（排除 “苹果公司” 的可能）。
BERT 的双向自注意力能同时扫描 “苹果” 的前后所有词，通过计算 “苹果” 与 “价格”“便宜” 的注意力权重，精准判断此处是 “水果苹果”—— 这种 “全局视野” 让 AI 对歧义句、多义词的理解精度大幅提升。
BERT 的另一大创新是 “预训练 - 微调” 的两阶段模式，这也是基于 Transformer 编码器 “通用特征提取能力” 的延伸：
预训练阶段：用海量无标注文本（如维基百科全量数据）让 BERT “泛读”，通过 MLM 和 NSP 任务学习通用语言规律（如语法、语义关联、常识）—— 相当于让模型先 “上小学，学基础语文”；微调阶段：针对具体 NLP 任务（如情感分析、文本分类、实体识别），用少量标注数据 “微调” BERT 的参数 —— 相当于让模型 “上专业课，用基础语文解决具体问题”。这种模式的优势在于：无需为每个任务从头训练模型（传统方法需针对每个任务设计架构、训练数据），只需基于预训练好的 BERT 微调，就能快速达到极高的任务精度 —— 极大降低了 NLP 任务的开发成本，也让小数据场景下的模型性能得到质的飞跃。
凭借 Transformer 编码器的双向能力和 “预训练 - 微调” 模式，BERT 成为了 NLP 领域的 “瑞士军刀”，几乎适配所有文本理解类任务：
情感分析：判断用户评论是 “正面”（如 “这家店味道超棒”）还是 “负面”（如 “服务太差，不会再来”）；实体识别：从文本中提取关键信息（如从 “马云创办了阿里巴巴” 中识别 “马云” 是 “人物”，“阿里巴巴” 是 “企业”）；问答系统：回答基于文本的问题（如给定 “北京是中国首都”，回答 “中国首都是哪里？”）；文本相似度：判断两句话是否语义相近（如 “我喜欢吃西瓜” 和 “西瓜是我的最爱” 是高相似度）；语法纠错：识别并修正句子中的语法错误（如把 “我昨天去公园玩” 误写为 “我明天去公园玩”，BERT 可结合上下文修正 “明天” 为 “昨天”）。甚至当前主流的大语言模型（如 ChatGPT 的早期版本），其底层语义理解模块也大量借鉴了 BERT 的 “双向预训练” 思想 —— 可以说，BERT 开启了 “用 Transformer 做预训练语言模型” 的时代，为后续 NLP 技术的爆发奠定了基础。
技术层级核心角色关系说明简单来说：BERT 是 Transformer 编码器的 “优化版应用”—— 它抓住了 Transformer 编码器 “双向自注意力” 的核心优势，通过创新的预训练任务让其更懂语言语义，最终成为现代 NLP 领域的 “奠基性模型”，也让 Transformer 架构在文本理解场景中彻底普及。
来源：自由坦荡的湖泊AI一点号