在现代自然语言处理领域，BERT 系列模型不断演进，衍生出多种变体，它们通过改进预训练任务、模型结构和训练策略，在不同应用场景下取得了更优表现。本文首先概览主要 BERT 变体（如 ALBERT、RoBERTa、ELECTRA、SpanBERT、Transformer-XL 等），随后针对以下几个关键问题逐一展开：句序预测（SOP）与下句预测（NSP）的区别；ALBERT 的参数缩减技术及跨层参数共享；RoBERTa 与 BERT 的差异；ELECTRA 中的替换标记检测任务；SpanBERT 的掩码策略；以及 Transformer-XL 如何实现长文本依赖建模。

BERT 变体篇

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）自 2018 年提出以来，其双向 Transformer 架构与掩码语言模型（MLM）+下句预测（NSP）任务的设计，为文本理解任务奠定了基石。在此基础上，各种变体针对模型效率、预训练任务及长文本建模提出了创新：

• ALBERT：引入跨层参数共享与因式分解嵌入，替换 NSP 为句序预测（SOP）任务&#