【摘 要】
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近些年，Transformer神经网络的提出，大大推动了预训练技术的发展。目前，基于深度学习的预训练模型已成为了自然语言处理领域的研究热点。自2018年底BERT在多个自然语言处理任务中达到了最优效果以来，一系列基于BERT改进的预训练模型相继被提出，也出现了针对各种场景而设计的预训练模型扩展模型。预训练模型从单语言扩展到跨语言、多模态、轻量化等任务，使得自然语言处理进入了一个全新的预训练时代。主
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61866035,61966033）； 2018年度自治区高层次人才引进项目（40050027）； 2018年度自治区科学技术厅天池博士项目（40050033）； 国家重点研发专项（2018YFC0825504）～～；
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近些年，Transformer神经网络的提出，大大推动了预训练技术的发展。目前，基于深度学习的预训练模型已成为了自然语言处理领域的研究热点。自2018年底BERT在多个自然语言处理任务中达到了最优效果以来，一系列基于BERT改进的预训练模型相继被提出，也出现了针对各种场景而设计的预训练模型扩展模型。预训练模型从单语言扩展到跨语言、多模态、轻量化等任务，使得自然语言处理进入了一个全新的预训练时代。主要对轻量化预训练模型、融入知识的预训练模型、跨模态预训练语言模型、跨语言预训练语言模型的研究方法和研究结论进行梳理，并对预训练模型扩展模型面临的主要挑战进行总结，提出了4种扩展模型可能发展的研究趋势，为学习和理解预训练模型的初学者提供理论支持。
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极简主义最早出现在西方现代主义运动中，是绘画领域广泛应用的一种创作风格，在新的时代环境下也与平面设计相融合，并发挥了重要的作用。极简主义的思想流传到现今社会，反映了人们的生活态度和审美方式的变化，并在平面设计领域得到了广泛的应用。和传统的繁杂精致风格有所不同，极简主义风格通过简洁精练且没有过度装饰的设计风格，达到一种纯粹的静美的艺术境界，无论是在广告设计、企业形象设计，还是室内设计中都得到了广泛的
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