重写下面这段文本：《NLP的未来：预训练模型的革命》

预训练模型的改进，已经使得自然语言处理（NLP）领域中的诸多任务有了质的飞跃。BERT、GPT-2等模型的问世，使得语言模型的表现不断提高，已经有了很好的实用性。

预训练 NLP 模型的两个核心部分：输入表示和输出表示，都有着较好的改进空间。谷歌在BERT模型的预训练中使用了全新的 Masked LM 预训练方式，并在许多NLP相关的任务中取得了记录性的结果。新的预训练方式为输入表示增加了随机掩码层，同时增加了“下一句预测”任务并引入了新的 NSP 模块, 进一步提高了模型的表现。

预训练模型在各领域中的应用越来越广泛，比如实体链接、情感分析、机器翻译等。虽然，一个完整意义的生成模型还有很多问题需要解决，但预训练技术的发展正不断推动 NLP 领域的进步。
标题：预训练模型革命化NLP领域未来

自然语言处理（NLP）领域中的任务得到质的飞跃，归功于预训练模型的不断改进，如BERT和GPT-2等模型，不断提高语言模型表现，并具有实用性。预训练模型的核心部分，输入表示和输出表示，仍有改进空间。谷歌的BERT模型使用全新的Masked LM预训练方式，在NLP相关任务中创下了记录成果。预训练模型在实体链接、情感分析、机器翻译等领域的应用越来越广泛。尽管生成模型仍需解决许多问题，预训练技术的发展正推动NLP领域的进步。