摘要：本文初步探讨了人工智能领域，重点关注了Transformer和BERT模型的探索与挑战。通过对这些模型的初步了解，我们发现它们在自然语言处理任务中表现出强大的性能。这些模型也面临着一些挑战，如计算资源需求高、训练难度大以及可解释性不强等问题。本文旨在为初学者提供一个入门指南，并激发对人工智能领域更深入研究的兴趣。

本文目录导读：

1. 对人工智能的初步认识
2. 阅读论文的挑战
3. 困惑与解决方案
4. 展望未来

在人工智能日益发展的今天，作为一个对人工智能几乎毫无了解的人，我面临着接触并理解前沿技术的挑战，导师推荐的关于Transformer和BERT的两篇论文，为我打开了一个全新的领域，但同时也带来了极大的困惑，本文旨在记录我对这两篇论文的初步理解及所面临的困惑。

对人工智能的初步认识

在接触这两篇论文之前，我对人工智能的了解仅限于一些常见的术语和概念，我知道人工智能是一个广泛的领域，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等众多子领域，这些概念背后的原理和技术，我几乎是知之甚少。

三、对Transformer和BERT的初步理解

1、Transformer模型：最初，我被“Transformer”这个名词所迷惑，不清楚它究竟是什么，在阅读论文后，我了解到Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，主要用于处理序列数据，如文本、语音等，其核心是自注意力机制，使得模型在处理序列数据时能够关注到序列内部的依赖关系。

2、BERT模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是基于Transformer模型的预训练模型，它的特点是采用了双向编码，能够在预训练阶段学习到大量的语言知识，在下游任务中，只需要对BERT模型进行微调，就能获得较好的效果。

阅读论文的挑战

1、理论深度：在阅读这两篇论文时，我发现其中涉及的理论知识非常深入，包括神经网络、注意力机制等，对于缺乏基础知识的读者来说，理解起来非常困难。

2、技术细节：论文中涉及的技术细节非常多，如Transformer模型中的自注意力机制、位置编码等，需要读者具备一定的技术背景。

3、术语繁多：在阅读过程中，我遇到了大量的专业术语，如embedding、tokenizer等，这些术语的理解对于理解论文至关重要，但也增加了阅读难度。

困惑与解决方案

1、困惑：在阅读论文过程中，我遇到了许多难以理解的理论和技术细节，由于缺乏基础知识，我很难将这些理论与实际结合起来，形成直观的理解。

2、解决方案：为了解决这个问题，我计划从基础开始，学习相关的理论知识和技术细节，我会尝试寻找一些相关的教程和案例，帮助我更直观地理解这些理论和技术。

3、寻求帮助：我也会向导师和同学请教，寻求他们的帮助和指导，通过他们的解释和指导，我相信我能更好地理解这些论文。

展望未来

尽管我现在对人工智能、Transformer和BERT的了解还很浅薄，但我相信通过不断学习和实践，我会逐渐掌握这些知识和技能，人工智能是一个充满挑战和机遇的领域，我希望能够在这个领域不断探索和学习，为人工智能的发展贡献自己的力量。

作为一个对人工智能毫无了解的人，接触和理解Transformer和BERT这两篇论文对我来说是一个巨大的挑战，这个过程中也让我感受到了学习的乐趣和收获，我相信，只要我保持学习的热情，不断克服困难，我一定能在这个领域取得进步。