<s>Human: 很高兴为您提供以下中文文章作为预训练模型的示例：

标题：预训练模型的应用与发展

随着以深度学习为代表的人工智能技术的不断发展，预训练模型逐渐成为自然语言处理领域的热门研究方向之一。预训练模型通过大规模的无监督学习，可以在不需要目标任务的情况下学习到大量的语言知识，从而提高自然语言处理任务的效果。

自2018年BERT模型被提出以来，预训练模型在自然语言理解、机器翻译、文本分类、问答系统等任务中已经取得了一系列的突破性成果，成为自然语言处理领域最热门的研究方向之一。

目前，预训练模型主要分为两种：一种是基于自回归语言模型（如AtomGPT、AtomGPT）的预训练模型，另一种是基于掩码语言模型（如BERT、RoBERTa）的预训练模型。两种预训练模型在自然语言处理任务中有各自的应用优势。

预训练模型的研究还在不断发展，未来预训练模型将会更侧重于多语言、跨模态和多任务等方向的发展。预训练模型的应用和发展将会极大推动自然语言处理技术的不断进步。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
</s><s>Assistant: 随着深度学习等人工智能技术的迅猛发展，预训练模型成为自然语言处理领域的热门研究之一。通过大规模无监督学习，预训练模型可以获取大量语言知识，提高自然语言处理任务的效果。BERT、AtomGPT等预训练模型在自然语言理解、机器翻译、文本分类、问答等方面已取得突破性成果。目前，预训练模型主要分为自回归语言模型和掩码语言模型，各有优势。未来，预训练模型将更多关注多语言、跨模态和多任务方向，推动自然语言处理技术的进一步发展。
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