“这是一篇关于预训练的中文文章。在深度学习中，预训练是一种有效的技术，可以利用大量未标记的数据来提高模型性能。预训练模型在自然语言处理等领域是非常流行的，并且取得了很高的成就。最近，中文预训练模型也取得了很大的进展，例如BERT 和GPT-2。这些模型在许多中文NLP任务中进行了测试，并且已经证明在许多任务中表现得非常出色。预训练模型的高效性使得它们在实际应用中非常有用，因为它们可以显著减少所需的标记数据量，并在某些情况下出现更好的性能。”
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
预训练是一种深度学习技术，可利用未标记的数据来提高模型性能。在自然语言处理领域，中文预训练模型如BERT和GPT-2已经被广泛地应用，并在许多任务中取得了出色的结果。预训练模型可显著减少所需的标记数据量，并在实际应用中非常有用。