以下是一个关于深度学习中文预训练模型的文章：

BERT：预训练深度双向Transformer模型

BERT全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google研发的一种预训练模型。在BERT之前，语言模型通常采用单向的序列模型，即只考虑从前到后的上下文信息。而BERT采用双向的Transformer编码器，不仅能够很好地处理单词之间的相互影响，还能够利用句子由左到右和由右到左这两种不同的顺序进行训练。

BERT模型的预训练任务有两种：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。MLM的任务是在输入序列中随机mask掉一些单词，然后让模型预测这些单词。NSP的任务是根据输入的两个句子判断它们是否连贯。这两项任务的训练能够使得BERT模型更好地理解自然语言的语法和语义。

通过在大规模语料库上进行预训练，BERT模型可以产生高质量的语言表示，这些表示可以用于多个NLP任务，如文本分类、序列标注和问答等。BERT的引入大大提升了NLP领域的性能，成为了NLP领域的标志性技术之一。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
BERT是Google研发的一种预训练深度双向Transformer模型，能够更好地处理单词之间的相互影响，利用不同顺序进行训练。BERT的预训练任务包括Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP），能够让模型更好地理解自然语言的语法和语义。通过在大规模语料库上进行预训练，BERT模型可以产生高质量的语言表示，用于NLP任务。BERT是NLP领域的标志性技术之一。