Transformer 的预训练语言模型

Transformer 的预训练语言模型是一种基于 Transformer 架构的语言模型，可以通过大规模的无监督数据预训练来学习语言的概率分布，从而生成高质量的文本。

其中最著名的预训练语言模型是 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它使用了 Transformer 的编码器部分，并且通过掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）这两个任务来进行预训练。

另外，GPT（Generative Pre-trained Transformer）也是一种基于 Transformer 的预训练语言模型，它只使用了 Transformer 的解码器部分，并且采用了单向的语言模型训练方式。GPT-2 和 GPT-3 更是在此基础上进一步改进，达到了惊人的语言生成能力。

这些预训练语言模型的出现，使得自然语言处理领域的很多任务（如文本分类、命名实体识别、问答系统等）都可以通过微调预训练模型来完成，极大地提高了模型的效果和效率。