Transformer和BERT是两种对自然语言处理（NLP）领域具有重要影响的模型和技术。

Transformer

Transformer是一种神经网络架构，于2017年由Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中首次提出。与之前常用的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）不同，Transformer完全基于注意力机制，特别是自注意力（self-attention）机制。这种机制允许模型在没有循环结构的情况下捕获序列中任意位置的依赖关系。这一特性使Transformer在处理长序列数据时表现出更高的并行性和效率。

主要组成部分：
1. 编码器和解码器结构：Transformer由多个编码器和解码器层堆叠而成。在翻译任务中，编码器负责处理输入语句，而解码器生成输出语句。
2. 自注意力机制：每个输入序列的位置对其他位置的信息进行加权和组合，以捕捉序列中元素间的关系。
3. 位置编码（Positional Encoding）：由于模型没有内置顺序感知能力，通过位置编码输入位置信息。

BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年发布的一种基于Transformer的语言表示模型。该模型专注于任务的双向（上下文）理解，和以往的单向语言模型不同。BERT在引入时即通过预训练和微调的方式在多项NLP任务上达到了SOTA（state-of-the-art）性能。

主要特点：
1. 双向性：同时从左右两个方向理解上下文，而非单向。
2. 预训练和微调：BERT的训练分为两个阶段，首先在大规模文本上进行预训练，完成遮盖语言建模（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP），然后在特定任务上进行微调。
3. 适应多种任务：BERT设计为一个基础模型，通过微调适应多种特定NLP任务如问答系统、情感分析、命名实体识别等。

Transformer和BERT这两项技术成为了现代NLP系统的基石，为机器翻译、问答、文本生成等任务带来了显著的性能提升。