Các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước là các thuật toán phức tạp được sử dụng bởi các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) khác nhau cho phép chúng hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Họ đã được đào tạo bằng cách sử dụng kho văn bản khổng lồ bằng ngôn ngữ họ quan tâm, chẳng hạn như tiếng Anh, từ đó họ có thể phân biệt cấu trúc ngôn ngữ. Điều này cho phép họ nhận dạng chính xác các từ, câu và cụm từ cũng như giải thích ngữ cảnh của câu.
Những nỗ lực đầu tiên trong việc tạo ra các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước bắt đầu vào những năm 1980 và 1990, với các mô hình ngôn ngữ thống kê như n-gram và mô hình Markov là những mô hình đầu tiên được đưa vào sử dụng trong xử lý ngôn ngữ dựa trên máy tính.
Sự phát triển của các hệ thống thông minh hơn, chẳng hạn như mạng lưới thần kinh nhân tạo, trong thế kỷ 21 đã cho phép tạo ra các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước phức tạp hơn. Các mô hình này có khả năng thích ứng với nhiều loại đầu vào ngôn ngữ tự nhiên khác nhau và có thể được đào tạo nhanh chóng và chính xác.
Những mô hình tiên tiến này hiện được sử dụng trong các ứng dụng như dịch máy, tóm tắt văn bản và tác nhân hội thoại. Chúng cũng được sử dụng trong sàng lọc truy vấn của công cụ tìm kiếm và phân loại nội dung web, là những thành phần quan trọng của ứng dụng web hiện đại.
Các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước nổi tiếng nhất là BERT, GPT-2 do Google sản xuất và gần đây hơn là GPT-3. Những mô hình này, được đặt tên là mô hình ngôn ngữ Transformer, được coi là một số mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước tinh vi và mạnh mẽ nhất hiện có.
Việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước như vậy đã làm tăng đáng kể khả năng tiếp cận và tính hữu ích của các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên toàn thế giới. Nó đã cho phép các tổ chức nhỏ và nhà phát triển cá nhân có quyền truy cập vào các phương pháp phân tích ngôn ngữ mà trước đây chỉ được các công ty công nghệ lớn sử dụng.
