BERT的训练过程可以分为两个阶段：预训练和微调。

  在预训练阶段，BERT使用大规模无标签的文本语料来进行训练。整个预训练过程包括两个任务：掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）。

  在MLM任务中，BERT会对输入的句子进行掩码，然后通过模型进行预测。具体来说，大约15%的输入词被随机选择并掩码，然后BERT使用上下文中的其他词来预测这些掩码位置的词。

  在NSP任务中，BERT会接收一对句子作为输入，并预测这两个句子是否是连续的。这个任务可以帮助BERT捕捉到句子关联性的信息。

  预训练过程中的目标是最大化MLM和NSP任务的预测准确率，以便BERT能够学习到丰富的语义表示。

  在预训练完成后，BERT还需要进行微调以适应特定的下游任务。微调阶段使用有标签的任务特定数据集，比如情感分类或命名实体识别数据集。在微调过程中，BERT的参数会根据任务特定的损失函数进行调整。

  通常情况下，整个BERT模型的预训练和微调过程是在大规模的计算资源上完成的，因为需要处理大量的无标签数据和任务特定数据来训练和微调模型。但是，一旦预训练完成，微调阶段可以在较小的数据集上进行，因为BERT已经学习到了通用的语义表示能力。