很多人都知道，机器学习在计算机视觉、自然语言处理等方面表现非常优秀。然而，机器学习模型的训练需要大量的数据，这对于很多领域并不现实。因此，预训练成为了解决这个问题的一个重要手段。预训练可以让模型在大规模数据上学习一些通用的特征，然后在少量的目标任务上进行微调，从而得到良好的性能。在自然语言处理领域，BERT、GPT-2等模型凭借预训练的表现非常出色，甚至在某些任务上超过了人类的表现。预训练技术的持续发展将为机器学习的推广和应用提供强有力的支撑。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
机器学习在计算机视觉和自然语言处理等方面表现出众，但需要海量数据进行训练，这在某些领域并不现实。为了解决这一问题，预训练成为了重要的方法。预训练让模型在大数据上学习通用的特征，然后通过微调在少量的目标任务上表现出色。在自然语言处理中，BERT和GPT-2等预训练模型表现非常出色，甚至某些任务的表现超过人类。随着预训练技术的不断发展，将为机器学习的应用提供有力的支持。