重写下面这段文本：很多人都认为预训练模型是自然语言处理领域的一个重大突破，因为它们可以学习到文本中的潜在语义，从而显著提高下游任务的效果。例如，BERT是一种基于Transformer的预训练模型，它在各种自然语言处理任务中都取得了最优秀的结果，如文本分类、命名实体识别和问答系统等。在本文中，我们将介绍预训练模型的基本原理和应用，以及最新的研究进展和开放问题。
预训练模型是自然语言处理领域的一个重要突破，可以学习文本中的潜在语义，从而显著提高下游任务的效果。例如，基于Transformer的BERT在多个自然语言处理任务中均表现最佳，如文本分类、命名实体识别和问答系统。本文介绍预训练模型的原理、应用、最新研究进展和待解决问题。