预训练语言模型是干什么的

预训练语言模型是一种人工智能技术，它通过大量的文本数据自我学习和理解人类语言的规律。它的主要任务是在没有特定领域知识的情况下，从海量文本中提取出通用的语言结构、词汇关联和潜在含义。一旦预训练完成，这些模型可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、文本分类、问答系统、机器翻译等。它们通常通过Transformer架构（如BERT、GPT系列）来实现，能够理解和生成连贯、有逻辑的句子。