BERT模型创新性地引入了两阶段训练策略开创了预训练+微调训练模式的先河首先通过预训练阶段获得通用的语言表示然后在微调阶段根据具体的下游任务对模型参数进行不断的调整和优化。

这种训练模式的优点在于，预训练阶段可以使用大量的未标注数据进行训练，从而获得更加通用的语言表示，可以适用于多种下游任务；而微调阶段则可以根据具体任务的需求对模型进行针对性的调整，提高模型在该任务上的表现。

此外，BERT模型还引入了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两个预训练任务，分别用于捕捉词汇和句子级别的语言信息，进一步提高了模型的性能。

BERT模型的创新性和优秀表现，在自然语言处理领域引起了广泛关注和研究，也为后续的模型设计和研究提供了重要的启示。