BERT 预训练模型的 fine-tuning 过程不能解决以下哪个任务？

正确答案是：C: 文本生成

专业分析：

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于 Transformer 的语言模型，主要用于理解和处理自然语言任务。BERT 的设计目标是生成上下文相关的词嵌入，以便更好地理解文本的语义和上下文关系。BERT 的预训练过程包括 Masked Language Modeling（MLM）和 Next Sentence Prediction（NSP），这使得它在许多理解任务上表现出色。

A: 文本分类
BERT 可以通过 fine-tuning 适应文本分类任务。通过在特定的分类数据集上对 BERT 进行微调，可以很好地学习到文本的特征，从而进行准确的分类。

B: 文本相似度匹配
BERT 可以用于文本相似度匹配任务。通过 fine-tuning，BERT 能够捕捉文本之间的语义相似性，适用于问答系统、信息检索等应用。

C: 文本生成
BERT 不是为文本生成任务设计的。BERT 是一个编码器模型，主要用于理解任务，而文本生成通常需要一个解码器架构。生成任务通常使用 GPT（Generative Pre-trained Transformer）等模型，因为它们是自回归模型，适合生成连续的文本。

D: 机器阅读理解
BERT 在机器阅读理解任务上表现优异。通过 fine-tuning，BERT 可以很好地理解和回答文本中的问题，适用于各种阅读理解数据集。

综上所述，BERT 的 fine-tuning 过程不适合直接用于文本生成任务。