transformer和bert的关系

Transformer和BERT都是近年来非常流行的自然语言处理模型。Transformer是Google在2017年提出的一个基于自注意力机制的神经网络，用于序列到序列的任务，比如机器翻译。BERT是Google在2018年提出的一个预训练语言模型，可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别等。事实上，BERT模型也是基于Transformer模型的。可以说，BERT模型是在Transformer模型的基础上进行了改进和优化，使得它可以实现更广泛的自然语言处理任务。因此，Transformer和BERT之间存在紧密的联系。