大型的、预训练的基于Transformer的语言模型，如BERT，已经极大地改变了自然语言处理(NLP)领域。我们对最近的研究进行了调研，这些研究使用了大型语言模型来解决NLP任务，通过预训练、微调、提示或文本生成方法。我们还提出了使用预训练语言模型生成数据的方法，用于训练增强或其他目的。最后，我们讨论了局限性，并提出了未来研究的方向。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.01243

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