引言：Transformer预训练模型与微调的浪潮

近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的成就，特别是在自然语言处理（NLP）方面。引领这场变革的核心技术之一便是Transformer架构。自2017年 Vaswani 等人在论文 "Attention Is All You Need" 中提出以来，Transformer凭借其独特的自注意力机制（Self-Attention Mechanism），能够有效捕捉文本序列中的长距离依赖关系，并支持高度并行化计算，迅速取代了传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）成为NLP领域的主流模型架构。

在Transformer架构的基础上，预训练模型（Pre-trained Models, PTMs）的兴起进一步推动了NLP技术的飞跃。GPT（Generative Pre-trained Transformer）、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等模型通过在海量无标注文本语料上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和模式，形成了强大的通用语言表示