预训练模型（Pre-trained Models）是自然语言处理（NLP）领域近年来最重要的技术突破之一。这类模型通过在大规模文本数据上进行预先训练，学习通用的语言表示能力，然后可以针对特定任务进行微调（Fine-tuning）。
核心思想
与传统方法的对比
预训练模型的发展历程
1. 词嵌入时代（2013-2017）
实例
2. 上下文感知时代（2018-2019）
3. Transformer时代（2019至今）
主流预训练模型架构
1. Encoder架构（BERT系列）
2. Decoder架构（GPT系列）
3. Encoder-Decoder架构
预训练任务类型
1. 语言模型（LM）
2. 掩码语言模型（MLM）
3. 下一句预测（NSP）
4. 其他任务
如何使用预训练模型
1. 使用Hugging Face Transformers
2. 模型微调流程
3. 关键参数说明
预训练模型的应用场景
1. 文本分类
2. 问答系统
3. 文本生成
4. 其他应用
实践建议
模型选择 ：
资源管理 ：
性能优化 ：
持续学习 ：
未来发展方向
预训练模型正在重塑NLP领域的技术格局，理解其核心原理和掌握应用方法，将成为NLP工程师的必备技能。
