什么是预训练语言模型？
预训练语言模型是一种机器学习模型，它通过对大规模文本数据进行无监督学习，学习出一个通用的语言表示，能够应用于各种自然语言处理任务。这种模型可以用来自动生成文本、完成句子、对话和机器翻译等任务。

预训练语言模型通常使用神经网络来建模，并使用一种称为“自监督学习”的技术来训练模型。自监督学习是指使用未标记的数据来训练模型，因此不需要人工标记数据，这使得训练模型更加高效。

最流行的预训练语言模型之一是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它使用Transformer架构进行建模，可以生成高质量的文本表示，并在多种自然语言处理任务中取得了最先进的结果。其他知名的预训练语言模型包括GPT（Generative Pre-trained Transformer）和XLNet等。
能否举例详细说明，从根本数学原理开始讲起？