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トレーニング前の言語モデルとは何ですか？
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トレーニング前の言語モデルは機械学習モデルです。大規模なテキストデータによる監視されていない学習があり、さまざまな自然言語処理タスクに適用できるという一般的な言語表現を学習します。このモデルは、テキスト、完了文、対話、機械翻訳などのタスクを生成するために使用できます。

トレーニング前の言語モデルは通常、ニューラルネットワークを使用してモデル化し、モデルをトレーニングするために「自己スーパービジョン学習」と呼ばれるテクノロジーを使用します。Self -Supervision Learningとは、モデルをトレーニングするために署名されていないデータの使用を指します。そのため、トレーニングモデルをより効率的にする手動ラベルデータの必要はありません。

最も人気のある事前に訓練された言語モデルの1つはBert（変圧器からの双方向エンコーダーの再現）です。変圧器アーキテクチャを使用してモデルを使用して、高品質のテキスト表現を生成し、さまざまな自然言語処理タスクで最も高度な結果を達成できます。他の有名なトレーニング前の言語モデルには、GPT（一般的な訓練を受けた変圧器）およびXLNETが含まれます。
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詳細に例を挙げて、基本的な数学の原則から始めてもらえますか？