BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種預訓練的深度學習模型，主要用於自然語言處理（NLP）任務。它可以通過微調來適應特定的任務，例如：
文本分類：BERT可以用於對文本進行分類，如垃圾郵件檢測、情感分析等。
序列標註任務：BERT可以應用於序列標註任務，如分詞、實體識別、詞性標註等。
句子關係判斷：BERT能夠處理句子關係判斷任務，如問答（QA）、自然語言推理（NLR）等。
自然語言處理相關任務：BERT還可以進行字詞填空、閱讀理解、文章摘要、聊天對話等任務。
BERT模型通過自監督訓練學習到語言的語義信息，這使得它能夠處理多種自然語言處理相關的任務。自監督訓練包括隨機遮蓋文本中的部分詞語，然後預測被遮蓋詞語的上下文，以及預測文本的下一句。這些任務有助於模型理解文本的整體意義和上下文依賴。
BERT的網絡架構是基於Transformer模型，這種模型能夠捕捉長距離文本依賴，同時保持較高的計算效率。BERT模型通過預訓練在大量無標籤文本上學習，然後針對特定任務進行微調，這樣可以減少在下游任務上從頭開始訓練的需要。