自然语言处理中的预训练，则通常指在大量无标注文本数据上训练语言模型。预训练所得的大规模语言模型也被叫作"基础模型"。在预训练过程中， 模型学习了词汇、语法、句子结构及上下文信息等丰富的语言知识。这种在大量数据中学到的知识为后续的下游任务(如情感分析、文本分类、命名实体识别、问答系统等)提供了一个通用的、丰富的语言表示基础， 为解决许多复杂的NL P 问题提供了可能。在预训练模型发展过程的早期， BE R T 毫无疑问是最具代表性， 也是影响力最大的预训练语言模型。BE R T 通过同时学习文本的上下文信息， 实现对句子结构的深入理解。BERT之后， 各种大型预训练模型如雨后春笋般地涌现(见下图) ，自然语言处理领域进入了一个新的时代。这些模型推动了NLP 技术的快速发展， 为解决许多以前难以应对的问题提供了强大的工具。



《GPT图解大模型是怎样构建的》PDF+源代码+黄佳
《GPT图解大模型是怎样构建的》PDF，268页，有书签，文字可复制，配套源代码思维导图。
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《GPT图解大模型是怎样构建的》讲解内容：人工智能AI是生成式语言模型和生成式人工智能AIGC模型，需要探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境，动手搭建语言模型。主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。



经过预训练的大模型所习得的语义信息和所蕴含的语言知识，很容易向下游任务迁移。NLP 应用人员可以根据自已的需要，对模型的头部或者部分参数进行适应性的调整，这通常涉及在相对较小的有标注数据集上进行有监督学习，让模型适应特定任务的需求。这就是对预训练模型的微调( Fine -tuning ，有时也译为精调)。微调过程相对于从头训练一个模型要快得多，且需要的数据量也要少得多，这使得NLP 应用人员能够更高效地开发和部署各种NLP 解决方案。