抽象语言模型是人工智能领域的一个重要分支，它根据大量文本数据自动学习语言的规律和特点。预训练模型目前已经取得了许多重要的成果，并在自然语言处理任务中得到广泛应用。这篇文章介绍了BERT、GPT等预训练模型的基本原理，以及在文本分类、命名实体识别等任务中的应用效果。未来，预训练模型还将在机器翻译、对话系统等领域得到更广泛的应用。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
抽象语言模型是机器学习领域的一个分支，它会自动学习语言的规律和特点，以用于自然语言处理任务。预训练模型如BERT、GPT已经在文本分类、命名实体识别等任务中取得成功，并将在未来被广泛应用于机器翻译、对话系统等领域。