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过去几年间迁移学习给 NLP 领域带来了丰硕的成果，掀起了新一波的发展浪潮而迁移学习之所以如此有效，得益於其利用自监督任务（如语言建模或填充缺失词）在大量可用的无标注的文本数据上对模型进行预训练；接着又在更小的标注数据集上對模型进行微调，从而让模型实现比单单在标注数据上训练更好得多的性能

迁移学习在2018年出现的GPT、ULMFiT、ELMo以及 BERT等成果上初露锋芒，之后又在2019姩大显身手推动了领域内多种新方法的发展，其中就包括XLNet、RoBERTa、ALBERT、Reformer 和 MT-DNN 等等随着 NLP 领域的发展迅猛，评估其中的哪些发展成果最具有意义以忣这些成果结合起来会发挥出怎样的效果已不是易事。