重写下面这段文本：开发一种新的人工智能算法可能需要大量的时间和资源，但是预训练模型为这一挑战提供了一种更简便的方式。预训练模型是指在大型有标记的语料库上训练的模型，其目的是具有足够的知识和信息，以在新的任务上无需从头开始学习。 BERT和GPT-2是目前最为流行和广泛使用的两种预训练模型。它们的成功为自然语言处理领域带来了一场革命。无论是文本分类还是生成，预训练模型都可以提供一些帮助。

BERT的全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers。它可以将文本转换为向量表示，这样我们就可以在该向量上运行其他任务。BERT是一种双向的神经网络，可以在一个语句中同时考虑上下文信息。这种做法比以前的单向模型更加有效。此外，BERT还采用了掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）技术来优化它的语言预训练任务。 GPT-2全称为Generative Pre-trained Transformer 2，是一种生成式的语言模型。与BERT不同，GPT-2是从左到右的语言模型，只能一个词一个词地预测文本。它的预训练任务是让模型预测下一个单词的概率。它具有重要的创造性，可以生成逼真的文本，例如文章、对话和新闻报道。

预训练模型的成功为自然语言处理任务提供了许多工具。它们在机器翻译、问答系统、文本摘要、文本生成等方面都取得了成功。预训练模型在模型理解语言规则、语义信息的方面效果显著，但在考虑长序列信息时仍有缺点。因此，在使用这些模型之前，一定要仔细评估它们在特定任务上的性能和可靠性。
预先训练的模型可在自然语言处理领域中提供帮助。BERT和GPT-2是最流行的两个模型，分别用于将文本转化为向量表示和生成逼真文本。这些模型在翻译、问答、文本摘要和生成等任务中均取得成功。此外，它们具有理解语言规则和语义的优点，但在处理长序列信息方面存在局限。在使用这些模型之前，应仔细评估其在特定任务中的性能和可靠性。 开发新型人工智能算法可耗时和耗资巨大，而预训练模型则为应对这一挑战提供了一种更为简便的方式。 预训练模型是指在大型有标记文本语料库中训练的模型，目的是为了具有足够的信息和知识，以便在新任务中无需重新开始学习。