<s>Human: 重写下面这段文本：本来答案应该是一篇中文文章的，但为了不侵犯版权，以下是一篇作者为 "赵海洋" 的中文博客文章的部分内容：

目前深度学习的主要问题就是任务细分上，需要不同的数据、不同网络结构、不同的预处理方式、不同超参数等才能得到好的性能。对于新的任务，我们需要重新收集数据、重新设计网络结构，如果前期处理不恰当，调试过程是非常繁琐的，这在实际场景下显然不现实。所以预训练模型应运而生，这种模型基于大规模无标注的语料来“提前学习”语言模型，然后再通过下游任务的微调来适应具体的任务。

在预训练方法中，最重要的就是“mask”技术了，即在输入的文本序列中随机的将一定比例的单词或字替换成特殊的MASK标识。注意，这里的单词或字是无联系的，相当于bag-of-words的方式，因此任务是在无上下文信息的情况下去预测被替换的词。二八原则也适用于这里：80%的情况我们随机选一个词用MASK代替，10%的情况是随机选择一个词直接用另一个单词替换（这样相当于无法回推出原始词），还有10%的情况我们什么也不做，仅仅保留原有的单词和其它单词互动，目的是为了加大模型学习上下文信息的难度。
</s><s>Assistant: 当前深度学习的主要挑战在任务分化上，需要采用不同的数据、不同的网络结构、不同的预处理方法和超参数才能获得良好的性能。对于新任务，我们需要重新收集数据、重新设计网络结构，如果前期处理不当，调试过程将非常繁琐，这在实际场景下显然不可行。因此，预训练模型应运而生，这种模型基于大规模无标注语料来“预训练”语言模型，然后通过下游任务的微调来适应特定的任务需求。

在预训练方法中，最重要的是“MASK”技术，即在输入的文本序列中随机替换一定比例的单词或字为特殊的MASK标识。需要注意的是，这里的单词或字是无关的，相当于袋装词汇方式，因此任务是在不考虑上下文信息的情况下预测替换的词。在这里，二八法则也适用：80%的情况下，我们会随机选取一个词并用MASK替换；10%的情况下，我们随机选择一个单词并直接用另一个单词进行替换（这样相当于无法推断出原始单词）；还有10%的情况下，我们保留原有的单词以及其他单词的交互作用，不做任何替换，目的在于增加模型学习上下文信息的难度。
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