在人工智能领域，预训练模型（Pre-trained Models）已成为自然语言处理（NLP）任务中的核心组件。这些模型通过在大规模语料库上进行预训练，能够学习到丰富的语言表示，从而在各种下游任务中表现出色。Deepseek AI模型作为近年来备受关注的预训练模型之一，其独特的预训练目标与任务设计使其在多个NLP场景中展现出卓越的性能。本文将深入探讨Deepseek AI模型的预训练目标与任务，解

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