重写下面这段文本：当下，随着人工智能技术的快速发展和深度学习技术的普及，越来越多的应用场景需要大规模的数据和计算资源来支撑。然而现实中很多领域的数据集并不是完全标注好的，仅有部分标注数据或者没有标注数据。这时候，大规模的无监督预训练模型的崛起就成为了解决方案之一。无监督预训练模型通过在数据集上的自学习，提取出数据中的高层次特征，从而达到较好的效果。例如，BERT、GPT等无监督预训练模型已经在多个自然语言处理任务中表现出了极强的能力。

在公开数据集上的比较和实际应用中的效果表现来看，预训练模型的效果优异，大规模预训练模型也被业界视为目前最具有应用前景和发展潜力的技术之一。因此，研究和应用大规模无监督预训练模型无疑是一项非常具有挑战性但又颇具前景的工作。
随着人工智能技术的发展和深度学习技术的普及，越来越多应用需要大规模数据和计算资源支撑。然而，现实中许多数据集并不完全标注，只有部分或无标注数据。无监督预训练模型因此崛起成为一种解决方案，通过数据自学习提取高层次特征来达到效果。例如，BERT、GPT等模型已在自然语言处理任务中表现出强大能力。预训练模型公开数据集和实际应用中表现优异，成为业界最有潜力和前景技术之一。因此，研究和应用大规模无监督预训练模型是具有挑战性但前景广阔的工作。