随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)作为人类与计算机交互的重要方式，以及智能系统分析利用人类文本信息的基础技术正在逐步成为科学技术及产业前沿。然而，传统的NLP任务由于需要大量的人工设计特征，针对不同的任务需要不同的模型，因此限制了其应用场景和效果。近年来，深度学习技术的出现使得NLP领域取得了巨大的进展，特别是基于预训练的模型应运而生，如BERT、GPT-2等。

预训练技术是指在大规模文本语料库上进行预训练的模型，将语言知识融合到模型参数中，然后在具体任务中针对不同的下游任务进行微调，从而达到更好的效果。预训练模型的关键是语言模型(Language Model, LM)，其主要任务是给定前面的n个单词或者字符，预测接下来的内容。以BERT为例，BERT使用了双向Transformer LM来进行预训练，其改进之处在于采用了Masked language modeling(Mask LM)和Next sentence prediction(NSP)等策略进行训练，从而使得模型更好的捕捉上下文信息。

基于预训练的模型不仅数据效率高，而且在多个自然语言处理任务上都得到了优秀的表现。未来随着模型规模的增大以及模型的结构优化，预训练模型将更加适合于各式NLP任务的应用。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
随着人工智能技术飞速发展，NLP作为人机交互和智能系统分析利用人类文本信息的基础技术，传统方法的局限性导致其应用场景和效果受到限制。因此，近年来，基于预训练的深度学习技术得到了发展，例如BERT、GPT-2等，这些模型在大规模语料库上进行预训练，然后在具体任务中进行微调，具备数据效率高、多任务表现优秀等特点。未来预训练模型将更加适合NLP任务的应用，结构和规模也将得到优化。