BERT的训练时间和资源要求取决于多个因素，包括语料库的大小、训练模型的大小、硬件设备的性能等等。以下是一些基本信息来帮助你了解BERT的训练时间和资源要求：

  1. 训练时间：BERT模型需要在大型语料库上进行大规模的预训练，通常需要数天到数周的时间才能完成训练。这个时间取决于训练的数据集的规模和硬件设备的性能。

  2. 数据集大小：BERT使用大量的文本数据来进行预训练。原始的BERT模型使用了包含34GB文本数据的书籍和维基百科数据集。更大的模型可能需要更大的数据集来有效地进行预训练。

  3. 模型大小：BERT模型有多个版本，包括BERT-base和BERT-large等。BERT-base模型具有约110M个参数，而BERT-large模型则具有约340M个参数。更大的模型需要更多的计算资源和时间来进行训练。

  4. 计算资源：训练BERT需要大规模的计算资源。通常使用多个图形处理单元（GPU）或者云服务来进行分布式训练。较大的模型和更大的数据集通常需要更多的计算资源来进行有效的训练。

  总结起来，BERT的训练时间和资源要求比较投入，需要较大规模的语料库、大量的计算资源和时间来进行训练。具体的训练时间和资源要求取决于许多因素，包括数据集大小、模型大小和计算资源等。