预训练语言模型是指预先训练出一个语言模型，使其具有对文本数据的理解和处理能力，然后将其应用于特定的任务或领域。这种模型通常采用海量的无标签文本数据进行训练，以学习语言的模式和规律。在预训练过程中，模型通过学习文本的统计规律和上下文信息，自动学习到一些通用的语言模式和语法规则。
预训练语言模型的出现极大地促进了自然语言处理领域的发展。它使得语言模型能够更好地理解和处理自然语言文本，从而为各种应用场景提供了强大的支持，如智能问答、机器翻译、文本分类、情感分析等。
目前，预训练语言模型的主流方法是基于转换器（Transformer）模型，这种模型具有强大的自注意力机制，能够捕捉到文本中的长距离依赖关系和上下文信息。在此基础上，各种预训练语言模型不断被提出，如Google的BERT、Facebook的RoBERTa、OpenAI的GPT等，这些模型在自然语言处理任务中都取得了显著的性能提升。
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