摘要：本文初步探讨了人工智能领域，对Transformer和BERT模型表达了迷茫与探索的态度。文章主要介绍了作者对这两个概念的理解，并表达了对其在实际应用中的困惑和求知欲。通过对Transformer和BERT的基本概念和原理进行初步探究，作者试图揭开人工智能领域的神秘面纱，并寻找解决迷茫的方法。本文旨在分享作者在人工智能领域的初步体验和学习心得，为其他初学者提供参考。

本文目录导读：

1. 对人工智能的初步认识
2. 探索理解之路
3. 收获与展望

自从导师布置了关于Transformer和BERT的两篇论文阅读任务，我陷入了深深的困惑之中，作为一个对人工智能毫无了解的人，这两篇论文的内容对我来说如同天书一般，难以理解，尽管我已经花费了好几天的时间去研读，但依旧感觉一头雾水，面对这样的挑战，我决定深入探索，尝试理解其中的奥秘。

对人工智能的初步认识

作为一个非专业人士，我对人工智能的了解仅限于一些日常接触的智能设备和应用，如智能手机、智能语音助手等，对于人工智能背后的原理和技术，我几乎一无所知，当我接触到Transformer和BERT这两篇论文时，我感到了前所未有的压力。

二、Transformer和BERT论文的阅读困境

在阅读Transformer和BERT论文的过程中，我遇到了许多困难，论文中充斥着大量的专业术语和数学公式，这些对我来说都是陌生的，论文的结构和逻辑也与我平时阅读的普通文章有很大不同，使得我难以把握论文的主旨和要点，由于缺乏相关背景知识，我无法理解论文中的许多概念和理论。

探索理解之路

面对困境，我决定采取以下措施来尝试理解这两篇论文：

1、查阅相关资料：我通过查阅书籍、网上教程和博客文章等方式，了解人工智能、自然语言处理等领域的基础知识。

2、请教他人：我向身边的朋友、同学和导师请教，向他们请教论文中的疑难问题，听取他们的解释和建议。

3、多次阅读论文：我反复阅读论文，尝试从不同的角度理解论文中的内容和思想。

4、逐步深入：我将论文分成若干部分，逐一攻克每个部分的内容，逐步深入理解整个论文。

四、理解Transformer和BERT的关键点

在逐步深入理解的过程中，我发现要理解Transformer和BERT，需要掌握以下几个关键点：

1、深度学习基础知识：了解神经网络、反向传播、优化算法等深度学习基础知识，是理解Transformer和BERT的前提。

2、注意力机制：理解注意力机制是理解Transformer模型的关键，需要掌握注意力机制的基本原理和应用。

3、BERT模型结构：了解BERT模型的结构和原理，包括预训练、微调等过程，是理解BERT的关键。

4、自然语言处理任务：了解自然语言处理的基本任务和应用场景，有助于理解Transformer和BERT在自然语言处理领域的应用。

收获与展望

虽然我对人工智能毫无了解，但通过努力学习和探索，我逐渐理解了Transformer和BERT的基本原理和应用，这个过程让我深刻认识到学习的重要性，也让我对人工智能领域产生了浓厚的兴趣，我将继续深入学习人工智能相关知识，探索更多领域的应用，为人工智能的发展做出贡献。

这次经历让我认识到，面对陌生的领域和困难，我们需要保持积极的心态和持续学习的精神，通过努力学习、请教他人、查阅相关资料等方式，我们可以逐渐理解并掌握新知识，虽然我现在对人工智能的理解还很浅薄，但我已经对这个领域产生了浓厚的兴趣，我相信，在未来的学习中，我会更好地理解人工智能的原理和应用，为人工智能的发展做出贡献。