自然语言处理中的迁移学习是一种技术，它将为一个任务开发的模型重用于另一个相关任务的起点。开发者无需从头开始训练模型，而是利用在大型通用数据集上预训练期间学习到的知识（如语言模式或语法）。例如，像 BERT 或 GPT 这样的模型首先在海量文本语料库（例如维基百科或书籍）上进行训练，以理解通用的语言结构。然后，这些预训练模型会在较小的、针对特定任务的数据集上进行微调（例如情感分析或问答）。这种方法减少了对大量标注数据和计算资源的需求，使其对于实际应用非常高效。
该过程分为两个阶段进行。首先，在预训练阶段，模型通过解决诸如预测被遮盖的词（BERT）或生成序列中的下一个词（GPT）等任务来学习通用的语言特征。例如，BERT 使用 Transformer 架构来处理双向上下文，使其能够捕捉句子中词语之间的关系。在第二阶段，微调，预训练模型会被调整以适应特定任务。开发者可以在 BERT 的顶部添加一个分类层，并在标注数据集上对其进行训练（例如，用于情感分析的电影评论）。在此阶段，通常只更新模型参数的一个子集，从而保留通用的语言知识，同时使模型适应新任务。这种适应性使得迁移学习用途广泛——一个预训练模型可以被重新用于从文本摘要到命名实体识别等各种任务。
实际考虑因素包括选择合适的预训练模型和管理计算约束。例如，如果开发者需要一个轻量级模型用于在移动设备上部署，他们可能会选择 DistilBERT（BERT 的一个较小版本），而不是完整尺寸的模型。数据兼容性也很关键：当目标任务的数据与预训练数据相似时，微调效果最好。如果任务涉及医学文本，从在科学文献（如 BioBERT）上预训练的模型开始可能会获得更好的结果。此外，开发者应该注意预训练模型中潜在的偏见，因为它们可能会继承训练数据中的偏见。像 Hugging Face 的 Transformers 库这样的工具通过提供对预训练模型和微调管道的访问来简化实现，使开发者能够以最小的开销将迁移学习集成到项目中。