BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）自2018年提出以来，已成为自然语言处理（NLP）领域的重要里程碑。其基于Transformer的双向编码机制，显著提升了模型对文本深层语义的理解能力，并在多项任务中取得了突破性进展。然而，随着技术的不断演进和应用场景的日益丰富，BERT模型的未来发展面临着诸多机遇与挑战。本文