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什么是预训练语言模型？<|im_end|>
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预训练语言模型是一种机器学习模型，它通过对大规模文本数据进行无监督学习，学习出一个通用的语言表示，能够应用于各种自然语言处理任务。这种模型可以用来自动生成文本、完成句子、对话和机器翻译等任务。

预训练语言模型通常使用神经网络来建模，并使用一种称为“自监督学习”的技术来训练模型。自监督学习是指使用未标记的数据来训练模型，因此不需要人工标记数据，这使得训练模型更加高效。

最流行的预训练语言模型之一是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它使用Transformer架构进行建模，可以生成高质量的文本表示，并在多种自然语言处理任务中取得了最先进的结果。其他知名的预训练语言模型包括GPT（Generative Pre-trained Transformer）和XLNet等。<|im_end|>
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你举了使用 ImageNet 训练的 CNN 网络作为预训练模型的例子。不过这是关于人工智能在图像处理方面的例子。我所问的是预训练语言模型，因此我更关心预训练这一方法在语言模型中的应用。请问现在世界上有哪些公开可使用的语言方面的预训练模型呢？<|im_end|>
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当今世界上有许多公开可用的预训练语言模型，以下是其中一些常见的模型：

1. GPT-3：由OpenAI开发的具有1750亿个参数的大型语言模型，它可以用于多种自然语言处理任务，如语言生成、文本分类、问题回答等。

2. BERT：由Google开发的基于Transformer的双向编码器，它可以在多个NLP任务中进行微调，如情感分析、文本分类、命名实体识别等。

3. RoBERTa：Facebook AI Research (FAIR)开发的模型，是BERT的改进版本，使用更多的训练数据和更长的训练时间。

4. ALBERT：由Google开发的另一种改进版本的BERT，采用参数共享和跨层参数连接等方法来减少参数数量，从而提高效率。

5. T5：由Google开发的多任务语言模型，可以在多种自然语言处理任务中进行微调，包括问答、摘要生成、语言翻译等。

这些预训练模型在不同的自然语言处理任务上都取得了非常好的效果，成为了NLP领域的重要里程碑。如果您对开源有需求，其中一些模型是开源的，可以在各种应用中免费使用。<|im_end|>