BERT的预训练任务主要包括两个部分：掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。

  首先是掩码语言建模任务。在这个任务中，BERT模型会随机地将输入句子中的一些单词用特殊的掩码标记（例如[MASK]）替换掉，然后模型需要根据上下文中的其他单词来预测被掩码的单词。这个任务的目的是让模型学会编码语义信息，并且能够基于上下文来预测缺失的单词。

  其次是下一句预测任务。在这个任务中，BERT模型会接收一对句子作为输入，并判断这两个句子是否是连续的。模型通过对比两个句子中的前一个句子和后一个句子的关系来预测它们是否是连续的。这个任务的目的是让模型学会捕捉句子之间的语义关系。

  这两个任务一起进行预训练，可以使得BERT模型学习到丰富的语义信息和上下文表示，从而在下游任务（如文本分类、命名实体识别等）中表现出色。通过多轮的预训练，BERT模型的参数逐渐优化，学会了更好的语言表示。