假设你是一名自然语言处理的研究员请你用你的知识对对下面一段一段内容重新叙述并扩展它不能改变原来的意思。将一条文本输入到BERT模型中时会在句首处加上CLS标识同时在句尾处加入SEP标识。文本可以是一个句子也可以是一个句子对当是句子对时会采用SEP标识将两个句子进行分割。BERT模型还会对文本进行分词将其拆解为单个的字符作为Embedding层的输入。

作为一名自然语言处理的研究员，我们知道BERT模型是一种自然语言处理中广泛使用的预训练语言模型。在输入文本时，BERT模型会在句首处加上[CLS]标识，以表明这是一个用于分类任务的输入文本。同时，在句尾处加入[SEP]标识，以表明输入文本结束。这样设计的目的是为了让模型更好地理解输入文本的语义信息。

除了[CLS]和[SEP]标识外，BERT模型还会对输入文本进行分词，将其拆分成单个的字符，并将其作为Embedding层的输入。这种分词方式被称为WordPiece分词，它可以将单词拆分成多个子词，从而更好地处理未知词汇和罕见词汇。

需要注意的是，当输入文本是一个句子对时，BERT模型会采用[SEP]标识将两个句子进行分割。这种设计可以让模型更好地理解句子之间的关系，例如判断两个句子是否相似或者是对立的。

总之，BERT模型在输入文本时采用了一系列的设计和处理方式，旨在让模型更好地理解输入文本的语义信息，并更好地完成各种自然语言处理任务。