来源：AI前线编辑/新智元元子如今，自然语言处理应用已经变得无处不在。自然语言处理应用能够快速增长，很大程度上要归功于通过预训练模型实现迁移学习的概念。在本文中，我将介绍一些顶级的预训练模型，你可以用它们来开始你的自然语言处理之旅，并复制该领域的最新研究成果。如今，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）应用已经变得无处不在。我似乎总是不经意间发现一些网站和应用程序，以这样的或那样的形式利用了自然语言处理技术。简而言之，现在就是涉足自然语言处理领域的绝佳时机。自然语言处理应用能够快速增长，很大程度上要归功于通过预训练模型实现迁移学习的概念。在自然语言处理的背景下，迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型，然后对该模型进行调整，以在不同的数据集上执行不同的自然语言处理功能。这一突破，使得每个人都能够轻松地完成任务，尤其是那些没有时间、也没有资源从头开始构建自然语言处理模型的人们。对于想要学习或过渡到自然语言处理的初学者来讲，它也堪称完美。为什么要使用预训练模型？作者已尽其所能设计了基准模型。我们可以在自己的自然语言处理数据集上使用预训练模型，而不是从头构建模型来解决类似的自然语言处理问题。尽管仍然需要进行一些微调，但它已经为我们节省了大量的时间和计算资源。在本文中，我将介绍一些顶级的预训练模型，你可以用它们来开始你的自然语言处理之旅，并复制该领域的最新研究成果。如果你是自然语言处理的初学者，我建议你参加我们的热门课程：《NLPusingPython》（《使用Python进行自然语言处理》）：
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