重写下面这段文本：以下是一篇中文文章示例：

人工智能是当今最热门的话题之一。近年来，深度学习技术基于神经网络的研究在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了重大成果。预训练模型，如BERT、GPT等，作为最近研究热点之一，正在逐步得到广泛应用。预训练模型基于无监督学习，通过海量数据进行预训练，再在特定任务上进行微调，可以取得很好的效果。

BERT是自然语言处理领域预训练的关键技术之一。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于transformer的深度双向预训练模型，由Google AI Language团队于2018年提出。通过联合训练两个任务，即掩盖语言模型和下一句预测模型，使得模型可以学到更全面、更深层次的语言表征。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI提出的一种基于Transformer的预训练模型，采用语言模型来预测下一个词。GPT可以通过对话、机器翻译、文本摘要等多种自然语言处理任务进行微调，已经成为自然语言处理领域的研究热点之一。

预训练模型在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用十分广泛。未来，随着各种形式的深度学习技术不断发展，预训练模型也将会被不断地优化和改进，为更多的领域提供更好的支持。
人工智能是当前热门话题之一。深度学习技术已在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了重大成果。基于无监督学习的预训练模型（如BERT和GPT）已广泛应用于自然语言处理等领域。BERT是自然语言处理领域预训练的关键技术之一，而GPT则是一种基于Transformer的预训练模型。预训练模型在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用广泛，未来预计会得到不断优化和改进。