重写下面这段文本：众所周知，深度学习是需要大量数据来训练的，但在许多情况下，数据不是很容易获取。因此，研究人员一直在寻找不需要大量标注数据的训练方法。近年来，预训练技术的发展提供了一种新的解决方案。

预训练技术利用大量未标注数据来预先训练模型。在中文自然语言处理领域，预训练技术的应用也越来越广泛。BERT模型是一种流行的预训练模型，在它的基础上，又出现了许多变种模型，如RoBERTa、ALBERT等。

预训练技术的基本思路是先用大量未标注数据来预先训练模型，再用少量标注数据来微调模型，使其适应具体任务。预训练模型的优点在于，可以利用大量未标注数据来提高模型的泛化能力，从而在各种具体任务上都获得很好的效果。

预训练模型的训练需要消耗大量的计算资源和时间，但是这些模型的源代码和预训练模型已经在许多开源平台上公开了，因此人们现在可以很容易地使用这些模型来解决各种具体任务。

总之，预训练技术的发展为中文自然语言处理领域带来了新的机遇和挑战，预训练模型在各种具体任务上都获得了很好的效果，深度学习在这个领域的应用也将更加广泛。
深度学习需要大量的数据来训练，但数据不易获取。预训练技术利用未标注数据来预先训练模型，并微调适应具体任务。这提高了模型的泛化能力，取得了良好效果。预训练模型需要消耗大量计算资源和时间，但源代码和模型已在开源平台公开，易于使用。预训练技术为中文自然语言处理带来了机遇与挑战，将广泛应用于深度学习相关领域。