BERT的预训练和微调是BERT模型的两个主要训练阶段。

  预训练阶段是指在大规模未标记的文本数据上对BERT模型进行无监督的预训练。这个阶段包括两个任务：Masked Language Model (MLM)和Next Sentence Prediction (NSP)。在MLM任务中，BERT会将输入的文本中的一部分词进行mask，并尝试预测这些被mask的词。而在NSP任务中，BERT会随机选择两个句子，并预测这两个句子的关系是“连续的”还是“随机的”。通过这两个任务的预训练，BERT模型可以学会有关上下文和句子关系的表示。

  微调阶段是指在特定的下游任务上，使用有监督的数据对预训练好的BERT模型进行进一步的训练。这个阶段通常包括额外的输出层，用于任务特定的预测。微调的过程中，会用下游任务的有标签数据来调整BERT的参数，以使其对该任务有更好的表现。微调阶段通常使用较小的学习率，因为此时BERT模型已经通过预训练阶段学到了一些通用的上下文表示。

  所以，预训练和微调的训练策略有本质上的区别。预训练是无监督的，在大规模未标记数据上进行，通过多任务的方式学习通用的上下文表示。而微调则是有监督的，在特定的任务上使用有标签数据进行调整，以适应特定任务的要求。预训练和微调结合使用，使得BERT可以适应多种下游任务，并取得了很好的效果。