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近年来，预训练模型（例如ELMo、GPT、BERT和XLNet等）的快速发展大幅提升了诸多NLP任务的整体水平，同时也使得很多应用场景进入到实际落地阶段。预训练语言模型本身就是神经网络语言模型，它的特点包括：第一，可以使用大规模无标注纯文本语料进行训练；第二，可以用于各类下游NLP任务，不是针对某项定制的，但以后可用在下游NIP任务上，你不需要为下游任务专门设计一种神经网络，或者提供一种结构，直接在几种给定的固定框架中选择一种进行 fine-tune，就可以从而得到很好的结果。
没有数据了, 换个别的吧!
参考链接
父主题
自然语言处理
子主题
BERT
NBoost
ELMo
XLNet（广义自回归预训练方法）
Transformer
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