这是一篇介绍人工智能在自然语言处理中应用的文章。随着自然语言处理技术的发展，人们开始尝试使用机器学习和深度学习方法来解决自然语言理解和生成的问题。预训练模型如GPT和BERT应运而生，成为了自然语言处理领域的热点研究。

其中，GPT（Generative Pre-training Transformer）模型是由OpenAI研发的，通过大规模的语言模型预训练使得模型能够生成自然语言文本。而BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）则是由Google研发的，采用双向的Transformer编码器来对句子进行编码，从而实现预测任务。

这些预训练模型在自然语言处理领域中的应用非常广泛，如文本分类、命名实体识别、情感分析等任务都可以通过这些模型来完成。相比传统的机器学习方法，预训练模型具有更优秀的性能和更高的效率，在未来的研究和应用中都将会得到更广泛的应用。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
这篇文章介绍了人工智能在自然语言处理中的应用。随着自然语言处理技术的进步，机器学习和深度学习方法被广泛用于解决自然语言理解和生成的问题。预训练模型 GPT 和 BERT 成为研究热点，它们可以用于文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。相比传统的机器学习方法，预训练模型具有更好的性能和效率。预训练模型的应用前景广泛，未来将在研究和应用中得到越来越广泛的使用。