帮我重新润色下面这段文章：以下是一篇用于中文预训练的文章：

人类天生具有一种感知和理解自然语言的天赋能力，这种能力在人类与人类之间的交流中发挥着重要作用。但是，计算机并不具备这种能力，它们只能通过程序进行逻辑推理和计算，这给计算机处理自然语言带来了很大的难度。为了让计算机能够更好地理解和处理自然语言，人们研究了很多自然语言处理技术，其中预训练模型成为了当前最为流行的技术之一。

预训练模型是指在大规模文本数据上进行训练得到的语言模型，它能够通过对大量文本数据的学习来自动地抽取特征，从而在各种自然语言处理任务中取得较好的效果。目前，预训练模型已经成为了自然语言处理领域的热门研究方向之一，各种预训练模型的不断涌现不断推动着自然语言处理技术的发展。

目前，预训练模型一般分为两种类型，一种是基于自监督学习的预训练模型，另一种是基于有监督学习的预训练模型。基于自监督学习的预训练模型通常先定义一个预训练任务，然后在大规模文本数据上进行训练，最后得到一个语言模型，该模型可以在各种自然语言处理任务中进行微调。基于有监督学习的预训练模型则需要有大量标注数据作为监督信号，在此基础上进行训练。

需要注意的是，虽然预训练模型在自然语言处理任务中表现良好，但其本身并不能理解语言的含义，它只是抽取了大量文本数据中的特征，然后将这些特征应用到各种任务中。因此，在实际应用中，需要根据具体的任务对预训练模型进行适当的微调和优化，才能取得良好的效果。
预训练模型是目前自然语言处理领域中最流行的技术之一。它们是在大规模文本数据上进行训练的语言模型，能够自动地抽取特征，并在自然语言处理任务中发挥优异的效果。目前，预训练模型可分为基于自监督学习和基于有监督学习两种类型。需要注意的是，虽然预训练模型在自然语言处理任务中表现良好，但它们并不能理解语言的含义，只是简单地将文本数据中的特征应用到各种任务中。因此，在实际应用中，为了取得更好的效果，需要对预训练模型进行适当的微调和优化。