BERT的出现引领了自然语言处理领域的发展，也衍生出了一系列改进版本或变种。以下是一些已知的BERT的改进版本或变种：

  1. RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）：RoBERTa通过对BERT进行更长时间的预训练以及其他一些改进，提高了模型的性能。它采用更大的模型、更长的训练时间和更多的训练数据，同时改变了训练过程中的一些超参数设置。

  2. XLNet：XLNet是一种新的自回归预训练模型，通过引入了排列语言模型（permutation language modeling）的概念，改进了BERT无法处理该问题的一些限制。它能够根据上下文中的任何单词来预测当前单词，从而更好地理解语境信息。

  3. ALBERT（A Lite BERT）：ALBERT通过对BERT进行参数共享和分解，提高了模型的效率和可扩展性。它使用“相同字词、不同上下文”的形式进行预训练，从而减少参数量，加快训练速度。

  4. SpanBERT：SpanBERT通过修改BERT的目标函数，使其能够对连续片段进行建模。这使得SpanBERT在涉及跨句子的任务上表现更好，如共指消解和关系抽取等任务。

  5. ELECTRA（Efficiently Learning an Encoder that Classifies Tokens As Reconstruction Authentic）：ELECTRA借鉴了生成对抗网络（GAN）的思想，将BERT转换为一个生成任务。它通过替换输入中的一些token，并将其恢复回原始token的任务来进行训练，从而提高了效率和性能。

  6. DistilBERT：DistilBERT是BERT的轻量级版本，通过蒸馏（distillation）的方式进行训练，从而减小模型的大小和计算资源的需求，同时保持了一定的性能。

  以上只是一些常见的BERT的改进版本或变种，还有许多其他改进和变种的模型正在不断涌现。每个版本都有其特定的优势和适用场景，研究人员和工程师们会根据任务的需求选择适合的模型。