重写下面这段文本：以下是一篇我在预训练时使用的中文文章：

监督学习和无监督学习是机器学习中最常见的两种学习方式。在监督学习中，算法使用标记好的训练数据进行训练，以学习如何对未见过的数据进行正确分类或者预测。而在无监督学习中，算法使用未标记的训练数据进行训练，以从数据中挖掘出一些有用的模式或者信息。

预训练是一种无监督学习的方法，它可以帮助机器学习算法更好地理解自然语言文本。在预训练中，算法使用大量未标记的文本数据进行训练，以学习如何更好地从文本中提取特征或者模式。然后，这些学习到的特征或者模式可以被用于下游任务，例如文本分类、命名实体识别等等。

最近，BERT和GPT-2这样的预训练模型已经在自然语言处理领域取得了很大的成功。这些模型使用了一个非常深层的神经网络，并且在预训练时使用了海量的未标记的文本数据。这使得它们能够学习到更加复杂的语言特征，从而在下游任务中获得更好的效果。

总的来说，预训练是一种非常强大的无监督学习方法，它已经被证明对于自然语言处理等任务非常有效。随着更多的数据和更强大的算法的出现，预训练模型将会在未来变得更加普及和重要。
监督学习和无监督学习是机器学习中最常用的两种方法。监督学习使用标记好的数据进行训练，而无监督学习使用未标记数据从中发现可能的模式或信息。预训练是一种无监督学习的方式，可以提取文本数据的特征和模式，其学习结果可用于各种下游任务。预训练模型如BERT和GPT-2使用深层神经网络和大量未标记文本数据进行训练，在自然语言处理领域中取得了显著的成功。预训练是一项强大的无监督学习方法，且随着更多数据和更强大的算法的出现，将变得更加重要。