BERT是一种预训练的语言模型，采用了Transformer作为其网络结构。Transformer是一种无需循环神经网络（RNN）即可处理序列数据的模型，其核心是自注意力机制（self-attention mechanism），可以并行计算。BERT模型中使用了多层Transformer来处理输入序列，下面将详细介绍BERT模型中Transformer的层数。
BERT模型的整体结构可以分为两部分：预训练阶段和微调阶段。预训练阶段主要是利用大规模的语料库进行无监督学习，学习文本的上下文信息，得到语言模型的参数。微调阶段则是在具体的任务上，利用预训练好的模型参数进行微调，以达到更好的效果。
在BERT模型中，每个输入序列首先通过一个嵌入层将每个单词转换为向量表示，然后经过多个Transformer编码器进行处理，最后输出序列的表示。
BERT模型总共有两个版本，分别是BERT-Base和BERT-Large。其中，BERT-Base包含12个Transformer编码器层，每层包含12个自注意力头（self-attention head）和一个前馈神经网络（feed-forward network）。每个自注意力头都会计算输入序列中每个位置与其他位置的相关性，然后将这些相关性作为权重来聚合输入序列中的信息。前馈神经网络则会对输入序列中每个位置的表示进行非线性变换。
BERT-Large则是在BERT-Base的基础上增加了更多的层数。具体来说，BERT-Large包含24个Transformer编码器层，每层也包含12个自注意力头和一个前馈神经网络。相比于BERT-Base，BERT-Large的参数更多、层数更深，因此可以处理更复杂的语言任务，并且在一些语言任务上表现更好。
需要注意的是，BERT模型的训练过程中采用了双向语言模型的方法，即在输入序列中随机遮盖一些词语，然后让模型预测这些被遮盖的词语。这样可以使得模型在处理任务时不仅能够考虑前面的词语对当前词语的影响，还能够考虑后面的词语对当前词语的影响。这种训练方法也要求模型能够在输入序列的任意位置对其进行处理，因此需要使用多层Transformer来处理序列信息。
