预训练多语言语言模型

预训练多语言模型是自然语言处理领域的重要进展，旨在通过大规模无监督学习，构建能够理解和生成多种语言的通用语言表示。这些模型通过在大量多语言文本数据上进行预训练，学习到丰富的语言结构和语义信息，从而在多种下游任务中实现高性能。它们不仅提高了跨语言迁移学习的效率，还促进了低资源语言的处理能力，具有广泛的应用价值，包括机器翻译、情感分析、文本分类等。