NLP 中的迁移学习是指采用预训练的语言模型，并使其适应执行特定任务，而不是从头开始训练新模型。这种方法利用了预训练期间处理大量文本数据所获得的知识，然后针对更窄的应用（如情感分析或文本摘要）进行微调。例如，像 BERT 或 GPT 这样的模型首先在通用数据集（例如，维基百科文章或书籍）上进行训练，以学习语言模式，然后开发人员使用较小的、特定于任务的数据集来改进它们以用于特定领域的任务。
迁移学习的主要优点是效率。从头开始训练大型语言模型需要大量的计算资源和数据，这对于大多数团队来说是不切实际的。通过从预训练模型开始，开发人员可以节省时间和资源，同时仍然实现强大的性能。例如，一个基于 BERT 的模型，在通用文本上进行了预训练，只需几千个标记示例就可以针对医学文档分类进行微调，而不是数百万个。这是因为该模型已经理解了语法、上下文和常用短语，使其能够专注于在微调期间学习特定于任务的特征。像 Hugging Face 的 Transformers 库这样的框架通过提供可访问的 API 来加载和调整预训练模型，从而简化了这一过程。
迁移学习还解决了数据稀缺的问题。许多专门的 NLP 任务缺乏大型标记数据集，使得传统的训练方法无效。预训练模型的通用知识充当基础，减少了对大量特定于任务的数据的需求。例如，一个为客户支持构建聊天机器人的开发人员可以微调 GPT-3，使其在一个小型支持票据数据集上，以提高其生成上下文感知响应的能力。此外，迁移学习可以在不同语言或领域实现一致的性能：在多语言数据上预训练的模型可以用最小的努力来适应低资源语言。这种灵活性使迁移学习成为现代 NLP 工作流程中的标准方法，从而平衡了性能、资源约束和实际可用性。