预训练在自然语言处理（NLP）领域如此重要的原因有以下几点：

  1. 数据稀缺：NLP任务通常需要大量的标注数据进行训练，比如语义理解、文本分类、命名实体识别等。然而，获取大规模准确标注数据往往是困难和昂贵的。通过预训练模型，可以使用大规模未标注数据进行预训练，在此基础上通过微调使用少量标注数据进行训练，从而克服数据稀缺的问题。

  2. 迁移学习：预训练模型通过学习一种广泛的语言表示，可以捕捉语言的语义和语法规律。这些学习到的表示可以迁移到各种NLP任务中，从而避免从零开始训练模型，节省了大量时间和计算资源。迁移学习能够提高模型的泛化能力，使得模型在少量标注数据上也能表现出色。

  3. 上下文理解：NLP任务的理解常常需要考虑上下文信息。预训练模型能够通过大规模语料的学习，捕捉词语的上下文关系，生成更加丰富、准确的词向量表示。这使得模型能够更好地理解句子中的词语含义，并准确地捕捉语义和语法关系。

  4. 多样性和复杂性：自然语言是多样化和复杂化的，有许多语言现象和规律需要模型能够很好地理解和处理。通过预训练模型，可以在大规模语料中学习到更加具有代表性的语言知识，从而让模型能够更好地处理各种复杂的NLP任务。

  5. 降低工程门槛：传统的NLP任务需要根据具体任务设计特征工程，提取合适的特征来表示文本。而预训练模型能够从原始文本中直接学习语言表示，减少了特征工程的需求，降低了工程门槛，使得更多的研究者和从业者能够参与到NLP领域的研究和应用中。

  综上所述，预训练在自然语言处理领域具有重要的作用，能够解决数据稀缺、迁移学习、上下文理解、多样性和复杂性等问题，提升模型性能，并降低了工程门槛。