在人工智能领域中，自然语言处理一直是一个重要的领域。谷歌近期推出了一个名为“巴德”（BART）的预训练模型，旨在提高机器生成语言的质量和语境理解能力。本文将介绍BART的特点和利用前景，和和其他预训练模型的比较。

BART是基于变形自编码器（AE）的预训练模型，由谷歌大脑团队于2019年首次提出。该模型使用标记语言模型（MLM）和语言模型网格掩码（LM-Mask）学习语言表示，并使用条件生成模型（CG）和无条件生成模型（UG）进行语言生成。BART的训练数据来自Wikipedia和书籍等文本资料，它对文本进行分割，生成句子级别的表示情势，然后使用变形自编码器进行训练。

BART的优势在于它可以同时处理文本生成和文本分类的任务，并且在这两个任务上表现出色。对生成任务，BART的生成语言质量高，能够生成流畅的文本，且语境理解能力较强，能够斟酌上下文信息和语义关联。在分类任务中，BART使用MLM作为预训练损失函数，更好地学习了文本中的语义信息，提高了分类准确率。

BART的利用前景广阔，可以用于多种文本相关的任务。比如文本摘要、自动问答、机器翻译等自然语言处理任务，和模仿人类写作的自然语言生成任务。在文本摘要任务中，BART能够提供更准确和联贯的摘要，提高浏览效力。在自动问答任务中，BART能够读懂问题并给出准确的答案。在机器翻译任务中，BART能够提供更准确和流畅的翻译结果。

和其他预训练模型相比，BART在语言生成任务中表现出色，特别是在生成长文本时。与GPT⑵和GPT⑶等模型相比，BART的生成语言质量更高，语境理解能力更强。另外，BART的训练数据不像GPT⑵和GPT⑶那样依赖于互联网上的公共数据集，这就使得BART更合适在隐私敏感的环境下使用。

“巴德”是一种功能强大的预训练模型，具有广泛的利用前景。虽然与其他预训练模型相比，BART的范围相对较小，但它的生成语言质量和语境理解能力在某些任务上表现出色，这让它成为值得关注的人工智能技术之一。