受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型微调的范式影响，自然语言处理领域基于预训练语言模型的方法也逐渐成为主流。以ELMo为代表的动态词向量模型开启了语言模型预训练的大门，此后以GPT 和BERT为代表的基于Transformer 的大规模预训练语言模型的出现，使得自然语言处理全面进入了预训练微调范式新时代。
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