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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的自然语言处理模型，它在各种NLP使命中取得了显着的成果。下面列举一些常见的BERT模型：
BERT-base：BERT-base是最根本的BERT模型，它包含12个Transformer编码器层，总共有110M个参数。BERT-base的输入嵌入向量维度为768，隐藏层的维度也是768。
BERT-large：BERT-large相对于BERT-base来说更大，它包含24个Transformer编码器层，总共有340M个参数。BERT-large的输入嵌入向量维度和隐藏层维度都是1024。
BERT-wwm：BERT-wwm是BERT的一种改进版本，它采取了整词（Whole Word Masking）的方式举行预训练，可以更好地处理中文的分词问题。
BERT-multilingual：BERT-multilingual是一种支持多语言的BERT模型，它可以同时处理多种语言的文本。该模型的预训练使命包括了来自多个语言的大规模文本。
BERT-uncased：BERT-uncased是将英文文本中的大写字母转换为小写字母后训练的模型。这种模型实用于不区分大小写的使命。
BERT-cased：BERT-cased是保存英文文本中的大小写信息后训练的模型。这种模型实用于区分大小写的使命。
除了以上列举的几种，还有一些其他的BERT模型，如BERT-tiny、BERT-mini等，这些模型规模更小，实用于资源受限的环境或小规模使命。
需要注意的是，BERT模型是通过预训练和微调的方式使用的，预训练使命通常是掩码语言建模（Masked Language Modeling）和下一句预测（Next Sentence Prediction）。在实际应用中，可以将预训练的BERT模型微调到特定的使命上，如文本分类、定名实体辨认、情感分析等。
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