很高兴为您提供一篇我在预训练时用到的中文文章，内容如下：

人工智能和自然语言处理（NLP）正在以惊人的速度改变我们的世界。NLP技术有助于机器理解自然语言，使计算机能够更好地处理人类语言。从自动化客户服务到社交媒体情感分析，NLP正被广泛应用于各种场合。

预训练模型是最近NLP领域的一个热点。传统的NLP模型需要大量的人工标注数据进行训练，这使得模型的构建成本非常高昂。预训练模型的目标是利用大量未标注的数据来提高模型的性能，并通过微调适应特定任务。

最近，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是预训练模型领域的一款具有重要意义的模型。BERT基于Transformer模型，是一种自然语言处理中的一种新型深度神经网络模型，将深度双向Transformer编码器用于语言建模。BERT在各类NLP任务上都实现了最好的结果。

预训练模型的发展对于NLP领域的未来非常重要。它们提高了自然语言处理的效率和准确性，增加了自然语言理解的能力，并帮助我们更好地理解人类语言。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
人工智能和自然语言处理正在快速改变我们的世界，其中NLP技术通过帮助计算机理解人类语言，被广泛应用于各种场合，例如自动化客户服务和社交媒体情感分析。然而，传统的NLP模型需要大量的人工标注数据进行训练，而预训练模型利用未标注数据来提高模型性能，并通过微调适应特定任务，从而成为近期NLP领域的热点。BERT是一个基于Transformer模型的预训练模型，它在各类NLP任务上都表现优异。预训练模型的发展对NLP领域的未来非常重要，可以提高自然语言处理的效率和准确性，增加自然语言理解的能力，并帮助我们更好地理解人类语言。