预训练的掩码语言模型（MLMs）在近年来彻底改变了自然语言处理（NLP）。然而，先前的研究表明，未经特定任务微调的现成MLMs在自然语言推理（NLI）、句子相似度或同义句任务中并不能作为有效的通用词汇或句子编码器，这些任务通常需要使用带有注释的任务数据进行微调。在这项工作中，我们展示了即使没有任何额外的数据和监督，也可以将MLMs转化为有效的通用词汇和句子编码器。我们提出了一种极其简单、快速且有效的对比学习技术，称为Mirror-BERT，该技术可以在20-30秒内将MLMs（例如BERT和RoBERTa）转换为这样的编码器，而无需任何额外的外部知识。Mirror-BERT依赖于完全相同或稍作修改的字符串对作为正例（即同义词）进行身份微调，并旨在最大化它们的相似度。我们在不同领域和不同语言的词汇级和句子级任务中报告了使用Mirror-BERT相比现成MLMs的巨大提升。值得注意的是，在标准的句子语义相似度（STS）任务中，我们的自监督Mirror-BERT模型甚至达到了之前研究中的任务微调Sentence-BERT模型的性能水平。最后，我们深入探讨了MLMs的内部机制，并提供了一些证据来解释为什么这种简单的技术可以产生有效的通用词汇和句子编码器。