预训练模型是一种在大规模未标记数据上进行自监督学习的模型，可以用于各种自然语言处理（NLP）任务。近年来，预训练模型在NLP领域的发展呈现出以下几个新的趋势：

  1. 任务多样化: 传统的预训练模型如BERT主要关注于语言理解任务，而新的发展趋势是将预训练模型应用于更多更广泛的任务，如文本生成、摘要、问答、命名实体识别等。这种多任务学习的方法可以更好地利用预训练模型的表示能力。

  2. 领域适应性: 预训练模型在不同领域的应用也是一个新的发展方向。以往的预训练模型可能只在通用领域上表现良好，但现在的趋势是通过在特定领域的数据上进行进一步的微调，使得预训练模型在特定领域的任务上表现更好。

  3. 小型预训练模型: 随着预训练模型的蓬勃发展，一些研究人员开始研究小型预训练模型，以减少模型的计算和存储资源需求。这些小型模型可以在计算资源受限的设备上使用，并在某些任务上表现出了良好的性能。

  4. 无监督和弱监督学习: 除了自监督学习，一些研究人员也探索了使用无监督学习和弱监督学习的方法来预训练模型。这些方法可以从未标记的数据中学习知识，并在有限的标记数据上进行微调，以解决各种NLP任务。

  5. 多模态预训练模型: 预训练模型也开始应用于多模态任务，如图像描述生成、视觉问答等。这种多模态的预训练模型可以结合文本和图像等多个模态的信息，从而在多模态任务中表现出优异的性能。

  综上所述，预训练模型在NLP领域的发展趋势包括任务多样化、领域适应性、小型模型、无监督和弱监督学习，以及多模态应用。这些趋势将推动预训练模型在各种NLP任务中的进一步应用和改进。