1.全方位上下文理解：与以前的模型（例如GPT）相比，BERT能够双向理解上下文，即同时考虑一个词 的左边和右边的上下文。这种全方位的上下文理解使得BERT能够更好地理解语言，特别是在理解词义、 消歧等复杂任务上有明显优势。

2.预训练+微调（Pre-training + Fine-tuning）的策略：BERT模型先在大规模无标签文本数据上进行预 训练，学习语言的一般性模式，然后在具体任务的标签数据上进行微调。这种策略让BERT能够在少量标 签数据上取得很好的效果，大大提高了在各种NLP任务上的表现。

3.跨任务泛化能力：BERT通过微调可以应用到多种NLP任务中，包括但不限于文本分类、命名实体识 别、问答系统、情感分析等。它的出现极大地简化了复杂的NLP任务，使得只需一种模型就能处理多种 任务。

4.多语言支持：BERT提供了多语言版本（Multilingual BERT），可以支持多种语言，包括但不限于英 语、中文、德语、法语等，使得NLP任务能够覆盖更广的语言和区域。

5.性能优异：自BERT模型提出以来，它在多项NLP基准测试中取得了优异的成绩，甚至超过了人类的表 现。它的出现标志着NLP领域进入了预训练模型的新时代。

6.开源和可接入性：BERT模型和预训练权重由Google公开发布，让更多的研究者和开发者可以利用 BERT模型进行相关研究和应用开发，推动了整个NLP领域的发展。

Bert与 GPT的对比

Bert与 GPT的相似处