transformer+预训练模型

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理任务中。它在处理序列数据时能够捕捉全局依赖关系，具有较好的建模能力。

预训练模型是指在大规模无标注数据上进行预训练的模型。通过在大量数据上学习语言模型，预训练模型可以学习到丰富的语言知识和语义表示。其中，BERT、GPT和XLNet等都是常见的预训练模型。

Transformer+预训练模型是将Transformer模型与预训练模型相结合的方法。通过在大规模数据上进行预训练，预训练模型可以学习到丰富的语义表示，然后将这些表示应用于具体的任务中，如文本分类、命名实体识别等。Transformer作为预训练模型的基础结构，能够有效地处理长距离依赖关系，提升了模型在序列任务中的性能。