预训练模型需要大量的无标签数据进行训练，主要是为了使模型能够学习到丰富的语言表达和语义信息。以下是一些原因：

  1.数据驱动：预训练模型的性能很大程度上依赖于训练数据的质量和数量。无标签数据比标签数据更易获得，并且往往规模更大，因此使用无标签数据可以为模型提供更丰富的训练样本。

  2.语言表达的多样性：无标签数据涵盖了大量不同主题、领域和风格的文本，其中会出现各种各样的句式、表达方式和词汇。通过训练模型在这些数据上进行预训练，可以使模型更好地理解和生成多样化的语言表达。

  3.语义建模：预训练模型的目标是学习自然语言的语义信息，无标签数据可以使模型从大量的上下文中学习到各种语义关系，如词语之间的语义相似性、句子之间的语义一致性等。这些学习到的信息可以帮助模型在后续的有监督任务中更好地理解和推理。

  4.迁移学习：预训练模型通过在大规模无标签数据上进行训练，可以学习到通用的语言模式和特征表示。这些学习到的特征可以迁移到具体任务的模型中，提供初始的特征表示，加速模型的收敛和提升模型的准确性。

  需要注意的是，无标签数据虽然重要，但在预训练模型中仍然需要与一定比例的带标签数据进行联合训练，以引导模型学习特定任务的相关特征。因此，无标签数据的使用是预训练模型的一个重要组成部分，但也需要与带标签数据的合适比例相结合。