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Book/Chapter5/chapter5.tex

@@ -2217,69 +2217,3 @@ Jobs was the CEO of {\red{\underline{apple}}}.
 \item 预训练是表示学习的重要产物。预训练已经在图像处理等领域得到应用。在自然语言处理中，以BERT为代表的预训练模型席卷了很多自然语言处理任务，在阅读理解等比赛（如Stanford Question Answering）中已经成为了所有参赛系统的标配。除了ELMO、GPT、BERT，还有很多优秀的预训练模型，包括GPT-2\cite{radford2019language}、XLM\cite{lample2019cross}、MASS\cite{song2019mass}、XLNet\cite{yang2019xlnet}，等等。但是，预训练往往依赖大规模的数据和并行运算设备，这使得很多普通研究者对训练这样的模型望而却步。不过，也有一些研究关注轻量的预训练方法，也受到了很多关注，例如ALBERT\cite{lan2019albert}。
 \end{itemize}
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