BERT：颠覆语言理解的 “双向编码” 先驱

摘要：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌于 2018 年推出的革命性语言模型，以 Transformer 编码器为核心，凭借 “双向上下文理解” 能力，彻底改变了自然语言处

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌于 2018 年推出的革命性语言模型，以 Transformer 编码器为核心，凭借 “双向上下文理解” 能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的技术路径，成为后续众多语言模型的设计基石。

与 GPT 系列 “仅用解码器、单向预测下一词” 的思路不同，BERT 专注于编码器架构，通过 “掩码语言模型（MLM）” 和 “下一句预测（NSP）” 两大预训练任务实现双向学习。在 MLM 任务中，模型会随机遮盖输入文本中的部分词元，通过上下文同时预测被遮盖内容，这种 “双向观察” 让它能更精准理解词语在句子中的真实含义 —— 例如面对 “苹果” 一词，既能结合 “吃” 联想到水果，也能结合 “发布新品” 识别为品牌。

BERT 的参数规模虽远小于后期 GPT 模型（基础版 110M、大型版 340M），但凭借创新的预训练范式，在 11 项 NLP 任务中刷新纪录，包括阅读理解、情感分析、命名实体识别等。其核心突破在于：首次证明通过大规模无监督预训练 + 下游任务微调的模式，能让模型具备通用语言理解能力，无需为每个任务单独设计网络结构。

后续基于 BERT 的改进模型持续涌现，如 ALBERT 通过参数共享降低训练成本，RoBERTa 优化训练策略提升性能， ELECTRA 创新 “替换检测” 任务进一步增强理解精度。如今，BERT 的双向编码思想已融入 GPT-4o 等多模态模型，在智能客服的意图识别、搜索引擎的语义检索、学术论文的文本分析等场景中，仍发挥着不可替代的作用。

从单向预测到双向理解，BERT 不仅开创了语言模型的新范式，更搭建起 “通用预训练” 与 “具体应用” 之间的桥梁，为 NLP 技术的工业化落地奠定了关键基础。