在自然语言处理领域中，预训练语言模型的应用

在自然语言处理领域，预训练语言模型的应用逐渐成为研究热点。首先，预训练模型在计算机视觉领域取得了显著的成功。由于图像任务可能面临数据量匮乏的问题，直接在特定任务上进行神经网络训练容易导致过拟合。为了解决这一问题，人们通常在大规模图像数据集上进行通用神经网络的预训练。神经网络的前几层学到的抽象特征对不同数据集可能是相似或相同的。这种预训练模式加速了网络训练，缓解了数据不足导致的过拟合问题。预训练微调模式可以视为迁移学习的一种特定实践。

然而，在自然语言处理方面，预训练手段的发展相对较晚。早期的词向量模型如word2vec可看作是一种特殊的预训练，但不同于直接微调，它将学得的词向量用于下游任务的初始化。NLP领域的预训练模型发展较晚的原因有两方面。首先，NLP缺乏像计算机视觉那样的大型通用数据集。由于自然语言的复杂性，难以定义适用于预训练的通用监督任务。其次，缺乏合适的标注数据集，因此监督学习在NLP中变得不太可行。