BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)作为自然语言处理(NLP)领域的里程碑式模型,自2018年由Google提出以来,彻底改变了预训练语言模型的发展方向。本报告将从BERT的基本概念与核心架构入手,深入剖析其预训练任务与模型特点,系统梳理BERT的后续优化与变种模型,并通过与其他模型的对比分析展现其技术优势,最后探讨BERT的未来发展趋势与应用前景。通过这份全面而深入的总结报告,读者将能够系统掌握BERT模型的