本文介绍了BERT预训练模型的原理和应用，通过联合左右上下文预训练深度双向表示模型，可用于广泛任务。BERT的输入经过分词和嵌入层处理，通过Encoder Layer堆叠。输出包括pooler output和sequence output，适用于句子级和词级任务。预训练任务包括MLM和NSP。下游任务中可使用少量标注数据微调BERT。

本文研究了CodeBERT模型基于AST和静态分析的能力，通过自我关注机制和MLM在令牌级别上学习代码语法和语义。文章展示了自我关注机制在理解代码语法和语义方面的关键作用，并提出了一组任务来分析CodeBERT模型。同时，文章还提出了一种替代方法来预训练模型，充分利用当前的预训练策略MLM，以学习代码语法和语义。