NLP中的迁移学习涉及利用预先训练的模型，这些模型已经在大型数据集上学习了通用语言表示，并针对特定任务对其进行了微调。这种方法已成为现代NLP的标准，大大减少了构建特定任务模型的数据和计算要求。
像BERT，GPT和T5这样的预训练模型使用语言建模或掩码语言建模等任务在大量语料库上进行训练。这些任务使模型能够学习语法，语法，语义甚至一些世界知识。当对较小的标记数据集进行微调时，这些模型会根据目标任务调整其预先训练的知识，例如情感分析或问答。
迁移学习可以提高效率和性能，尤其是在资源匮乏的环境中。开发人员可以使用来自拥抱面部转换器或TensorFlow Hub等库的预训练模型，而不是从头开始训练模型，并根据自己的需求对其进行自定义。这种模式导致了NLP的重大进步，并使开发人员获得了最先进的技术。