自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型的研究綜述

自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型的研究綜述一、本文概述自然語言處理（NLP）作為領(lǐng)域的重要分支，旨在讓機器理解和生成人類語言，實現(xiàn)人機交互的順暢進行。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用取得了顯著的成果。本文旨在對自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型的研究進行全面的綜述，梳理其發(fā)展歷程、技術(shù)原理、應(yīng)用領(lǐng)域以及存在的挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展趨勢。我們將首先回顧自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展歷程，從早期的詞向量表示到近年來的大型預(yù)訓(xùn)練模型，探究其不斷演進的技術(shù)路線。接著，我們將詳細介紹預(yù)訓(xùn)練模型的技術(shù)原理，包括模型的架構(gòu)、訓(xùn)練方法、優(yōu)化策略等，揭示其強大的語言表示能力和生成能力。我們還將對預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理各個領(lǐng)域的應(yīng)用進行梳理，如文本分類、機器翻譯、情感分析、問答系統(tǒng)等，通過實例分析展示預(yù)訓(xùn)練模型在實際應(yīng)用中的效果。我們也將討論預(yù)訓(xùn)練模型所面臨的挑戰(zhàn)，如模型復(fù)雜度、計算資源需求、數(shù)據(jù)隱私等問題，并展望未來的發(fā)展趨勢和研究方向。本文旨在為自然語言處理領(lǐng)域的研究者和實踐者提供一個全面而深入的預(yù)訓(xùn)練模型研究綜述，以推動該領(lǐng)域的技術(shù)進步和應(yīng)用發(fā)展。二、預(yù)訓(xùn)練模型的基本概念與原理預(yù)訓(xùn)練模型，也被稱為預(yù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，是一種在大量無標簽數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。其核心理念在于，通過在大規(guī)模語料庫中的學(xué)習(xí)，模型能夠?qū)W習(xí)到語言的通用表示和規(guī)則，這種通用知識可以在后續(xù)的特定任務(wù)中通過微調(diào)（fine-tuning）或特定任務(wù)訓(xùn)練進行應(yīng)用。這種方式顯著提高了模型的通用性和泛化能力，避免了從零開始訓(xùn)練模型的繁瑣和困難。在預(yù)訓(xùn)練階段，模型被訓(xùn)練以理解和生成語言。例如，在自然語言處理中，預(yù)訓(xùn)練模型可能被訓(xùn)練以預(yù)測給定文本序列中的下一個詞，或者生成與給定文本相似的文本。這種訓(xùn)練方式使模型能夠?qū)W習(xí)到語言的結(jié)構(gòu)和規(guī)則，以及詞與詞之間的關(guān)系。在微調(diào)階段，模型被進一步訓(xùn)練以適應(yīng)特定的任務(wù)。例如，如果任務(wù)是情感分析，那么模型將在帶有情感標簽的數(shù)據(jù)集上進行微調(diào)，以學(xué)會識別文本中的情感。在這個階段，模型的參數(shù)會根據(jù)特定任務(wù)的數(shù)據(jù)進行調(diào)整，從而使模型能夠更好地適應(yīng)特定任務(wù)。預(yù)訓(xùn)練模型的成功很大程度上依賴于其能夠利用無標簽數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練，并通過微調(diào)適應(yīng)特定任務(wù)。這種方式顯著降低了對大量標注數(shù)據(jù)的依賴，提高了模型的通用性和泛化能力，使得預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理等多個領(lǐng)域取得了顯著的成功。三、預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展歷程預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展在自然語言處理領(lǐng)域中可謂是歷史深遠且曲折。早在上世紀90年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就開始應(yīng)用于語言處理任務(wù)，但由于數(shù)據(jù)量和計算能力的限制，預(yù)訓(xùn)練的概念并未得到廣泛應(yīng)用。進入21世紀，隨著大數(shù)據(jù)和計算能力的提升，預(yù)訓(xùn)練模型開始嶄露頭角。2003年，Bengio等人提出了神經(jīng)語言模型（NeuralLanguageModel），首次嘗試使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行語言建模，但受限于數(shù)據(jù)和算力，預(yù)訓(xùn)練并未達到理想效果。隨著深度學(xué)習(xí)的崛起，尤其是2013年Word2Vec詞嵌入模型的提出，自然語言處理迎來了預(yù)訓(xùn)練模型的第一波熱潮。Word2Vec通過學(xué)習(xí)大量語料庫的上下文信息，為單詞生成高質(zhì)量的詞向量表示，為之后的許多NLP任務(wù)提供了強有力的特征表達。2018年，OpenAI推出了Transformer架構(gòu)下的預(yù)訓(xùn)練模型GPT（GenerativePre-trainedTransformer），這一創(chuàng)新將預(yù)訓(xùn)練模型帶入了一個全新的高度。GPT模型以Transformer為骨架，采用自回歸策略，在大規(guī)模語料上進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，實現(xiàn)了對文本生成任務(wù)的強大泛化能力。緊隨其后，谷歌推出了BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型，其核心思想是采用雙向Transformer編碼器，并在預(yù)訓(xùn)練過程中引入了遮蔽語言模型（MaskedLanguageModel）和下一句預(yù)測（NextSentencePrediction）兩種任務(wù)。BERT的成功引領(lǐng)了NLP領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練模型潮流，后續(xù)各類變種和衍生模型層出不窮。此后，預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理領(lǐng)域的地位逐漸穩(wěn)固，各類預(yù)訓(xùn)練模型不斷刷新各項任務(wù)的基準線，并在實際應(yīng)用中取得了顯著的成果。預(yù)訓(xùn)練模型不僅在文本生成、情感分析、問答系統(tǒng)等傳統(tǒng)NLP任務(wù)中大放異彩，還廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別等多模態(tài)領(lǐng)域。當前，預(yù)訓(xùn)練模型仍處于不斷發(fā)展和創(chuàng)新之中。隨著計算能力的持續(xù)提升、數(shù)據(jù)資源的日益豐富以及模型結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，未來預(yù)訓(xùn)練模型有望在更多領(lǐng)域和更復(fù)雜的任務(wù)中展現(xiàn)其強大的潛力。如何更好地利用預(yù)訓(xùn)練模型、提高其泛化能力和解釋性，仍將是研究者們不斷探索的重要方向。四、主要預(yù)訓(xùn)練模型介紹近年來，預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著的突破和廣泛的應(yīng)用。以下將對幾種主要的預(yù)訓(xùn)練模型進行詳細的介紹。1BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）BERT模型是由Devlin等人于2018年提出，它通過Transformer的雙向編碼器對大規(guī)模文本語料庫進行預(yù)訓(xùn)練，有效地融合了詞的上下文信息。BERT的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)主要包括遮蓋語言建模（MaskedLanguageModeling）和下一句預(yù)測（NextSentencePrediction）。前者通過隨機遮蓋部分文本詞匯，訓(xùn)練模型預(yù)測這些遮蓋詞匯的原始詞，使模型理解詞的上下文語義；后者則訓(xùn)練模型判斷兩個句子在自然語境下是否連續(xù)，使模型理解句子之間的關(guān)系。2GPT（GenerativePre-trainedTransformer）GPT系列模型是由OpenAI團隊開發(fā)的基于Transformer的生成式預(yù)訓(xùn)練模型。與BERT的雙向編碼器不同，GPT使用單向解碼器，僅依賴左側(cè)文本進行預(yù)測。GPT-3是該系列的最新版本，其擁有超大的模型規(guī)模，參數(shù)量達到1750億。GPT-3的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)主要是自回歸語言建模（Auto-regressiveLanguageModeling），即給定前n個詞，預(yù)測第n+1個詞。GPT系列模型在自然語言生成任務(wù)如機器翻譯、文本摘要等方面取得了顯著的成效。3T5（Text-to-TextTransferTransformer）T5模型是由Google于2019年提出，其核心理念是將所有NLP任務(wù)都轉(zhuǎn)化為文本生成任務(wù)。T5采用與GPT類似的單向解碼器結(jié)構(gòu)，并通過一種統(tǒng)一的文本到文本框架（Text-to-TextFramework）將各種NLP任務(wù)轉(zhuǎn)化為序列生成問題。例如，對于情感分析任務(wù)，T5將輸入文本和“情感分析”標簽一起作為輸入，訓(xùn)練模型生成對應(yīng)的情感類別。這種統(tǒng)一的框架使得T5能夠輕松適應(yīng)多種NLP任務(wù)，并在多個基準測試上取得了優(yōu)異的表現(xiàn)。LNet是由CMU和MIT的研究者于2019年提出的一種新型預(yù)訓(xùn)練模型，它試圖結(jié)合BERT的雙向性和GPT的自回歸性質(zhì)。LNet引入了一種名為PermutationLanguageModeling的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，通過對輸入序列的所有可能排列進行建模，實現(xiàn)了既包含上下文信息又保持自回歸特性的目標。LNet還引入了一種名為Transformer-L的技術(shù)，以解決長序列建模時的上下文依賴問題。這些創(chuàng)新使得LNet在多個NLP任務(wù)上表現(xiàn)出色，特別是在需要深入理解文本上下文的任務(wù)中。RoBERTa是Facebook于2019年發(fā)布的一種基于BERT的改進版預(yù)訓(xùn)練模型。研究者通過調(diào)整BERT的訓(xùn)練策略、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及使用更大的模型規(guī)模等方式對BERT進行了優(yōu)化。RoBERTa在多個NLP基準測試上取得了優(yōu)于原始BERT的表現(xiàn)，特別是在GLUE和RACE等任務(wù)上刷新了記錄。這些成果證明了通過改進訓(xùn)練方法和擴創(chuàng)作者規(guī)?？梢杂行嵘A(yù)訓(xùn)練模型的性能。這些預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，不僅提升了各項任務(wù)的性能，也促進了自然語言處理技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新。未來隨著計算資源的不斷豐富和模型設(shè)計的持續(xù)進步，預(yù)訓(xùn)練模型有望取得更加顯著的突破和應(yīng)用。五、預(yù)訓(xùn)練模型的應(yīng)用領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)滲透到了各個子領(lǐng)域，其廣泛的應(yīng)用價值和強大的性能提升能力得到了廣泛的認可。以下是預(yù)訓(xùn)練模型在主要應(yīng)用領(lǐng)域的詳細綜述。文本分類：預(yù)訓(xùn)練模型在文本分類任務(wù)中取得了顯著的成果。例如，BERT模型在情感分析、主題分類等任務(wù)中表現(xiàn)出了強大的性能。其對于句子級別的理解和表示能力使得它在處理這類任務(wù)時具有很大的優(yōu)勢。問答系統(tǒng)：問答系統(tǒng)需要模型對問題進行深度理解，并從大量的文本信息中找出答案。預(yù)訓(xùn)練模型如RoBERTa和ELECTRA等通過強大的上下文理解能力，可以有效地處理這類任務(wù)，提高了問答系統(tǒng)的性能和效率。機器翻譯：預(yù)訓(xùn)練模型在機器翻譯領(lǐng)域也取得了顯著的進展。例如，GPT系列模型在英文到法文、英文到德文的翻譯任務(wù)中取得了超越傳統(tǒng)方法的效果。其強大的語言生成能力使得機器翻譯的結(jié)果更加自然和流暢。文本生成：預(yù)訓(xùn)練模型在文本生成任務(wù)中也有著廣泛的應(yīng)用，如故事生成、詩歌生成等。這些任務(wù)需要模型具有強大的文本生成能力和對語言結(jié)構(gòu)的深度理解，預(yù)訓(xùn)練模型正好滿足這些需求。語義角色標注：預(yù)訓(xùn)練模型在語義角色標注任務(wù)中也有很好的應(yīng)用。例如，BERT模型可以有效地識別句子中的主語、謂語、賓語等語義角色，提高了語義角色標注的準確性和效率。預(yù)訓(xùn)練模型還在對話系統(tǒng)、文本摘要、信息抽取等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。隨著技術(shù)的發(fā)展和模型的進步，預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用將會越來越廣泛，其潛力也將得到進一步的挖掘。然而，預(yù)訓(xùn)練模型也面臨著一些挑戰(zhàn)，如模型的復(fù)雜性、計算資源的消耗、數(shù)據(jù)的隱私和安全性等問題。因此，未來的研究需要在提升模型性能的也要關(guān)注這些挑戰(zhàn)，尋找更好的解決方案。六、預(yù)訓(xùn)練模型的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的成果，其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面：強大的泛化能力：預(yù)訓(xùn)練模型在大規(guī)模語料庫上進行訓(xùn)練，可以學(xué)習(xí)到豐富的語言結(jié)構(gòu)和知識，使得模型在下游任務(wù)中具有強大的泛化能力。提升性能：通過預(yù)訓(xùn)練，模型能夠捕獲到更多的語義和語法信息，進而提升在特定任務(wù)上的性能。大量的實驗結(jié)果表明，預(yù)訓(xùn)練模型在多種NLP任務(wù)上都能夠取得顯著的性能提升。減少數(shù)據(jù)依賴：對于一些標注數(shù)據(jù)稀缺的任務(wù)，預(yù)訓(xùn)練模型可以利用其在大規(guī)模語料庫上學(xué)習(xí)到的知識來進行遷移學(xué)習(xí)，從而減少對標注數(shù)據(jù)的依賴。計算資源需求大：預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練需要大量的計算資源，包括高性能的GPU或TPU、大規(guī)模的語料庫以及長時間的訓(xùn)練時間。這限制了預(yù)訓(xùn)練模型在一些資源受限場景下的應(yīng)用。模型復(fù)雜度與可解釋性：隨著模型規(guī)模的不斷增大，模型的復(fù)雜度也在增加，導(dǎo)致模型的可解釋性降低。這使得研究人員難以深入理解模型的工作原理和決策過程。數(shù)據(jù)質(zhì)量與偏見：預(yù)訓(xùn)練模型的效果在很大程度上取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏見或質(zhì)量問題，那么模型的性能也會受到影響。預(yù)訓(xùn)練模型還可能繼承訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見，這需要在模型應(yīng)用時進行額外的考慮和處理。預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理領(lǐng)域具有顯著的優(yōu)勢，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。未來的研究需要在提升模型性能的也關(guān)注模型的計算效率、可解釋性以及數(shù)據(jù)質(zhì)量等問題。七、結(jié)論與展望本文綜述了自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。通過對多種預(yù)訓(xùn)練模型的分析和比較，我們可以看到預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用取得了顯著的成果。這些模型不僅在文本分類、序列標注、問答系統(tǒng)等任務(wù)中取得了顯著的性能提升，還為多語言處理、跨領(lǐng)域遷移等研究提供了新的思路和方法。然而，預(yù)訓(xùn)練模型的研究仍然面臨一些挑戰(zhàn)和問題。模型的規(guī)模和計算資源的需求不斷增長，這對于研究和應(yīng)用都帶來了壓力。如何在有限的計算資源下實現(xiàn)更好的性能，是未來的一個重要研究方向。預(yù)訓(xùn)練模型的泛化能力和可解釋性仍需加強。雖然預(yù)訓(xùn)練模型在很多任務(wù)上都取得了良好的效果，但其內(nèi)部的工作機制仍然不夠清晰，這限制了其在某些特定領(lǐng)域的應(yīng)用。模型規(guī)模的擴大和計算效率的提升：隨著數(shù)據(jù)規(guī)模和模型規(guī)模的增長，如何設(shè)計更加高效的訓(xùn)練算法和硬件架構(gòu)，以支持更大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型，將是一個重要的研究方向。模型的泛化能力和可解釋性：提高預(yù)訓(xùn)練模型的泛化能力，使其能夠更好地適應(yīng)不同領(lǐng)域和任務(wù)的需求，將是未來的一個重要挑戰(zhàn)。同時，加強對模型內(nèi)部工作機制的理解，提高其可解釋性，也是未來研究的重要方向。多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展：隨著多媒體數(shù)據(jù)的爆炸式增長，如何將文本、圖像、音頻等多種模態(tài)的信息結(jié)合起來，設(shè)計多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型，將是未來的一個重要研究方向。隱私和安全保護：在預(yù)訓(xùn)練模型的應(yīng)用過程中，如何保護用戶隱私和數(shù)據(jù)安全，避免模型被惡意利用，也是未來需要關(guān)注的重要問題。自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型的研究仍具有廣闊的前景和巨大的潛力。我們相信隨著技術(shù)的不斷進步和創(chuàng)新，預(yù)訓(xùn)練模型將在自然語言處理領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，為人類社會的發(fā)展做出更大的貢獻。參考資料：隨著技術(shù)的快速發(fā)展，自然語言處理（NLP）技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。預(yù)訓(xùn)練技術(shù)作為自然語言處理的重要組成部分，可以有效提高模型的性能和泛化能力。本文將對自然語言處理預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的相關(guān)研究進行綜述，主要分為以下部分：摘要、引言、預(yù)訓(xùn)練技術(shù)概述、基于文本的預(yù)訓(xùn)練技術(shù)、基于序列的預(yù)訓(xùn)練技術(shù)、總結(jié)與展望和隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，預(yù)訓(xùn)練創(chuàng)作者在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。本文旨在綜述預(yù)訓(xùn)練創(chuàng)作者在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，并探討其未來發(fā)展趨勢。預(yù)訓(xùn)練語言模型是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語言處理方法，其基本思想是利用大規(guī)模語料庫進行訓(xùn)練，使模型能夠?qū)W習(xí)到語言的基本結(jié)構(gòu)和語義信息。常見的預(yù)訓(xùn)練語言模型包括BERT、GPT、ERNIE等。預(yù)訓(xùn)練語言模型在文本分類和情感分析方面取得了很好的效果。通過訓(xùn)練，模型可以學(xué)習(xí)到文本中的語義信息和情感傾向，從而對新的文本進行分類或情感分析。例如，使用BERT模型可以進行電影評論的情感分析，準確率高達90%以上。預(yù)訓(xùn)練語言模型也可以用于文本生成和摘要。通過訓(xùn)練，模型可以學(xué)習(xí)到語言的生成規(guī)則和語義信息，從而生成新的文本或?qū)ξ谋具M行摘要。例如，使用GPT模型可以進行新聞報道的自動摘要，準確率高達95%以上。預(yù)訓(xùn)練語言模型在機器翻譯領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用。通過訓(xùn)練，模型可以學(xué)習(xí)到源語言和目標語言之間的映射關(guān)系，從而實現(xiàn)兩種語言的自動翻譯。例如，使用ERNIE模型可以實現(xiàn)中英、英中雙向翻譯，準確率高達90%以上。預(yù)訓(xùn)練語言模型還可以用于問答系統(tǒng)。通過訓(xùn)練，模型可以根據(jù)問題生成準確的答案，從而為人們提供快速、準確的信息。例如，使用BERT模型可以實現(xiàn)電影相關(guān)問題的自動回答，準確率高達85%以上。目前，預(yù)訓(xùn)練語言模型已經(jīng)取得了很大的進展，但仍存在一定的局限性。未來，可以通過模型融合和多任務(wù)學(xué)習(xí)來進一步提高模型的性能。例如，將不同模型的優(yōu)點結(jié)合起來，或者在一個模型上進行多任務(wù)學(xué)習(xí)，使模型能夠更好地適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。目前，預(yù)訓(xùn)練語言模型的應(yīng)用主要集中在幾個領(lǐng)域，但還有很多領(lǐng)域沒有得到充分應(yīng)用。未來，可以進一步拓展預(yù)訓(xùn)練語言模型在跨領(lǐng)域的應(yīng)用。例如，在金融、醫(yī)療等領(lǐng)域進行情感分析、文本分類等任務(wù)，或者將模型應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、智能客服等場景。隨著預(yù)訓(xùn)練語言模型的應(yīng)用越來越廣泛，隱私和安全問題也日益突出。未來，需要加強隱私和安全保護措施的研究和應(yīng)用。例如，采用差分隱私技術(shù)來保護用戶隱私，或者使用安全強化學(xué)習(xí)等方法來提高模型的安全性。預(yù)訓(xùn)練語言模型的決策過程往往缺乏可解釋性和透明度，這在一定程度上影響了人們對模型的信任度。未來，需要加強可解釋性和透明度方面的研究。例如，使用可解釋性算法來解釋模型的決策過程，或者采用可視化技術(shù)來展示模型的決策結(jié)果。預(yù)訓(xùn)練創(chuàng)作者作為一種先進的自然語言處理方法，已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的不斷拓展，預(yù)訓(xùn)練創(chuàng)作者將會在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。也需要隱私、安全、可解釋性和透明度等問題，以確保預(yù)訓(xùn)練創(chuàng)作者能夠更好地為人類服務(wù)。摘要：自然語言處理（NLP）預(yù)訓(xùn)練模型是近年來備受的研究領(lǐng)域。本文綜述了NLP預(yù)訓(xùn)練模型的基本概念、應(yīng)用領(lǐng)域和研究現(xiàn)狀，重點探討了BERT、GPT和Transformer等模型的研究進展，總結(jié)了各模型的優(yōu)缺點和適用范圍。本文還指出了目前預(yù)訓(xùn)練模型研究中存在的不足和未來可能的研究方向。關(guān)鍵詞：自然語言處理，預(yù)訓(xùn)練模型，BERT，GPT，Transformer，研究綜述引言：自然語言處理（NLP）是領(lǐng)域的一個熱門方向，旨在讓計算機能夠理解和處理人類語言。預(yù)訓(xùn)練模型是NLP領(lǐng)域的一個重要研究方向，其目的是通過對大量語料庫進行預(yù)訓(xùn)練，提高模型對自然語言的理解能力和生成能力。本文將對NLP預(yù)訓(xùn)練模型進行綜述，介紹幾種常用的預(yù)訓(xùn)練模型的研究進展和應(yīng)用領(lǐng)域。BERT模型BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsf