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与GPT一样，BERT同样采用了二段式训练方法，第一阶段使用易获取的大规模无标签语料，包括来自各类图书中的文本（8亿个词）和来自英文维基百科（25亿个词）的数据，来训练基础语言模型；第二阶段根据指定任务的少量带标签训练数据进行微调训练。不同于GPT等标准语言模型仅以 P ( w i ∣ w 1 , w 2 , ⋯ , w i − 1 ) P(w_i|w_1, w_2, \cdots, w_{i-1}) P(wi∣w1,w2,⋯,wi−1)为目标函数进行训练，能看到全局信息（包括待预测词本身）的BERT并不使用此类目标函数。BERT用MLM（Masked Language Model，掩码语言模型）方法训练词的语义理解能力，用NSP（Next Sentence Prediction，下句预测）方法训练句子之间的理解能力，从而更好地支持下游任务。
很多自然语言处理的下游任务，如问答和自然语言推断，都基于两个句子做逻辑推理，而语言模型并不具备直接捕获句子之间语义联系的能力（由训练方法和目标函数的特性决定）。为了学会捕捉句子之间的语义联系，BERT采用NSP作为无监督预训练的一部分。具体而言，BERT的输入语句将由两个句子组成，其中，50%的概率将语义连贯的两个连续句子作为训练文本（注意，连续句子应取自篇章级别的语料，以确保前后语句的语义强相关），另外50%的概率将完全随机抽取的两个句子作为训练文本，BERT需要根据输入的两个句子，判断它们是否为真实的连续句对。下面给出一个例子：
其中，[SEP]标签表示分隔符，用于区分两个句子，而[CLS]标签对应的输出向量作为句子整体的语义表示，用于类别预测，若结果为1，表示输入语句为真实的连续句子，其上下文有语义联系；若结果为0，则表示输入语句为随机构造的句子，上下文并没有语义联系。通过训练[CLS]编码后的输出标签，BERT可以学会捕获两个输入句对的文本语义，在连续句对的预测任务中，BERT的正确率可以达到97%~98%，为下游任务的微调训练打下了坚实基础。
参考文献：
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