5.4 预训练语言模型：BERT, GPT系列概述

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5.4 预训练语言模型：BERT, GPT系列概述 5.4 预训练语言模型：BERT, GPT 系列概述预训练语言模型 (Pre-trained Language Models, PLMs) 是近年来自然语言处理 (NLP) 领域取得突破性进展的关键技术。它们通过在大规模文本语料库上进行预训练，学习通用的语言表示，然后针对特定任务进行微调，从而在各种 NLP 任务上取得了显著的性能提升。本节将重点介绍两种最具代表性的预训练语言模型：BERT 和 GPT 系列。 5.4.1 预训练语言模型的概念与优势传统的 NLP 模型通常需要针对每个特定任务从头开始训练，这需要大量的标注数据和计算资源。预训练语言模型则通过在大规模无标注数据上进行预训练，学习到通用的语言知识，例如词汇、语法、语义等。