Transformer架构的预训练语言模型是什么原理？

Transformer架构的预训练语言模型的原理是通过大规模的语料库训练一个深度神经网络模型，使其能够自动学习并捕捉自然语言中的词汇、语法和语义等规律，从而达到自然语言处理的目的。在预训练阶段，模型通过无监督学习来学习语言的表征，然后在下游任务中进行微调，以适应具体应用场景的需求。其中，Transformer架构采用了自注意力机制和残差连接等技术，大大提高了模型的训练效率和预测精度。