BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是一种预训练模型，由Google AI研究院在2018年10月提出。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩，全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%)，MultiNLI准确度达到86.7% (绝对改进5.6%)，成为NLP发展史上的里程碑式的模型成就。

BERT的模型架构采用的是Transformer Encoder block进行连接，自动拥有了双向编码能力和强大的特征提取能力。与传统的编码器-解码器框架不同，BERT采用了双向编码的方式，这意味着它同时从左到右和从右到左对输入进行编码，从而可以捕获输入上下文中的更多信息。此外，BERT还使用了位置编码来捕获输入序列中的位置信息。

总的来说，BERT是一种非常强大的语言模型，具有广泛的应用场景，例如问答系统、聊天机器人、语言翻译等领域。通过使用BERT，我们可以轻松地构建各种复杂的NLP应用程序，并实现高性能的文本生成和理解任务。