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現在、BERT（変圧器からの双方向エンコーダーの再現）、GPT（一般的な訓練を受けた変圧器）、Elmo（Langugeageからの埋め込み）モデル）、XLNET（一般化した自己婚shissingのプレゼンティング）など、世界には多くの公共訓練言語モデルがあります。 、などBertは、テキスト分類や文の類似性の計算などの複数の自然言語処理タスクに使用できる2つのウェイトランスに基づいた事前トレーニングモデルです。GPTは、トランスに基づくトレーニング前モデルであり、テキストの生成とテキスト分類に使用できます。Elmoは、テキスト分類および文の類似性計算に使用できる言語モデルに基づくプリトレーニングモデルです。XLNETは、テキスト分類と文の類似性計算に使用できる自己回帰の事前トレーニングに基づくモデルです。
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目前，世界上有许多公开可用的预训练语言模型，其中包括BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generative Pre-trained Transformer）、ELMo（Embeddings from Language Models）、XLNet（Generalized Autoregressive Pretraining）等。BERT 是一种基于双向 Transformer 的预训练模型，可以用于多种自然语言处理任务，如文本分类、句子相似度计算等。GPT 是一种基于 Transformer 的预训练模型，可以用于文本生成、文本分类等任务。ELMo 是一种基于语言模型的预训练模型，可以用于文本分类、句子相似度计算等任务。XLNet 是一种基于自回归预训练的模型，可以用于文本分类、句子相似度计算等任务。