重写下面这段文本：本文旨在介绍自然语言处理领域中的预训练技术。预训练是指在大规模语料库上训练语言模型，然后将该模型用于下游自然语言处理任务的方法。通过使用预训练技术，可以使模型适应不同的自然语言任务，提高效率和性能。

预训练技术在自然语言处理领域中得到广泛应用。其中，最成功的方法是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。BERT是一种基于变压器（Transformer）的神经网络模型，用于在大规模语料库上进行无监督学习。该模型通过预测遮盖单词（Masked language modeling）和下一个句子预测（Next sentence prediction）这两个任务来进行预训练，然后在下游任务中进行微调。

除了BERT之外，还有许多其他的预训练模型，如GPT-2、GPT-3、ERNIE、RoBERTa等。这些模型在自然语言处理领域中得到了广泛应用，在包括文本分类、命名实体识别、情感分类和机器翻译等多个任务中都达到了最新的性能。

总的来说，预训练技术在当前的自然语言处理领域中是非常重要的。它为许多自然语言处理任务提供了一个高效的解决方案，同时也为自然语言处理领域的发展提供了新的思路和方向。
本文介绍了自然语言处理领域中的预训练技术，即在大规模语料库上训练语言模型并用于下游自然语言处理任务。BERT是其中最成功的预训练模型之一，它在无监督学习任务中预测遮盖单词和下一个句子预测，并在下游任务中进行微调。除了BERT，还有GPT-2、GPT-3、ERNIE和RoBERTa等其他预训练模型。总的来说，预训练技术为自然语言处理领域提供了高效的解决方案和新的发展方向。