<s>Human: 帮我重新润色下面这段文章：很高兴为您提供一篇中文文章：

近年来，随着深度学习的快速发展，自然语言处理领域也得到了快速发展。预训练模型在自然语言处理任务中取得了显著的成功。其中，BERT、AtomGPT 和 XLNet 成为了这个领域最具代表性的模型。这些模型已经在众多自然语言处理任务中大放异彩，取得了很多优秀的表现。预训练模型的关键之处在于预先训练大规模的通用语言模型，并在各种自然语言处理任务中微调。这种方法不需要大量的数据和人工标注数据，同时使得预训练模型能够很好地适应各种自然语言处理任务。预训练模型的引入，改变了传统的基于规则的自然语言处理方法，提高了自然语言处理的效果。预训练模型目前成为了自然语言处理领域发展的主流方向之一。
</s><s>Assistant: 近年来，随着深度学习的迅速发展，自然语言处理领域也得以迅速发展。预训练模型已经在自然语言处理任务中取得了显著的成果，BERT、AtomGPT和XLNet成为了这个领域最具代表性的模型。这些模型已经在众多自然语言处理任务中大放异彩，并获得了很多优秀的表现。预训练模型之所以如此成功，关键在于可先预先训练大规模的通用语言模型，再针对各种自然语言处理任务进行微调。这种方法无需大量数据和人工标注数据，同时使预训练模型能够很好地适应各种自然语言处理任务。预训练模型的引入，已经改变了传统的基于规则的自然语言处理方法，提高了自然语言处理的效果。预训练模型在当前已经成为自然语言处理领域发展的主流方向之一。
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