BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在深度学习中指的是一种基于Transformer架构的预训练模型，特别用于自然语言处理（NLP）任务。BERT是由Google的研究团队在2018年提出的，并且迅速成为了NLP领域的一个里程碑。
BERT的主要特点包括：
- 双向性：与之前的预训练模型（如GPT，它是单向的）不同，BERT能够同时考虑一个词左侧和右侧的上下文信息，从而捕获更全面的语义。
- Transformer编码器：BERT使用多层Transformer编码器结构，该结构在“Attention is All You Need”这篇论文中被引入。Transformer通过自注意力机制（self-attention）能够捕捉文本中的依赖关系，无论这些依赖关系在文本中的距离有多远。
- 预训练任务：BERT通过两种预训练任务进行训练：遮蔽语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。MLM随机遮蔽输入序列中的部分单词，并训练模型预测这些被遮蔽的单词。NSP则是一个二分类任务，用于预测两个句子是否是连续的。
- 通用性：BERT是一个通用的预训练模型，可以在大量无标签文本上进行预训练，然后针对特定的NLP任务进行微调（fine-tuning）。这使得BERT能够广泛应用于各种NLP任务，如文本分类、问答、命名实体识别、情感分析等。
- 性能优异：在BERT提出时，它在多项NLP基准任务上取得了当时最先进的性能，包括GLUE、SQuAD和CoNLL等。
BERT的成功启发了许多后续的研究和模型改进，形成了一个庞大的BERT家族，包括RoBERTa、ALBERT、DistilBERT、MobileBERT等变体，这些模型在结构、训练策略或优化方面进行了不同的改进以适应不同的应用场景和需求。