这篇文章的题目是《探讨预训练模型在自然语言处理中的应用》。

自然语言处理（Natural Language Processing）是人工智能领域中的一项重要技术。目前，许多NLP任务都需要大量的语言数据和模型，这些模型需要进行复杂的训练。预训练技术的应用，使得NLP模型的训练更加高效和准确。

预训练模型指在大规模文本数据上进行预训练，获取泛化能力强的模型，再在特定任务的数据上进行微调。预训练模型的应用使得NLP任务的表现显著提高，目前最为流行的预训练模型为BERT和GPT-2。

预训练模型的应用不仅可以提高NLP任务的表现，还可以为其他任务提供更好的基础。例如，在问答系统中，可以使用预训练模型获取问题和答案的语义相似性；在机器翻译中，可以使用预训练模型改进自然语言的表征。

需要注意的是，预训练模型需要大量的计算资源和时间，并且在不同的任务上需要进行微调。预训练模型的使用需要对其进行了解，并根据不同的任务进行选择和调整。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
本文介绍了预训练模型在自然语言处理中的应用，包括如何使用预训练模型提高NLP任务的表现，以及如何为其他任务提供更好的基础。同时也提到预训练模型需要大量计算资源和时间，并且需要进行微调和选择。