什么是 Pre-trained 预训练

预训练(Pre-training)是指在大规模数据集上进行无监督学习，学习到一些通用的特征或知识，并将这些特征或知识迁移到其他任务上，用于增强模型的泛化能力和表现。预训练技术在自然语言处理、计算机视觉等领域中得到了广泛应用，并且在很多任务上取得了非常好的效果。

在自然语言处理领域，预训练通常指在大规模的语料库上进行无监督学习，学习到一些通用的语言知识，例如单词的词向量表示、句子的语义表示等等。这些预训练模型通常基于深度神经网络，例如递归神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)等，通过对大规模数据集进行预训练，可以得到一个通用的特征表示，然后可以将这些特征迁移到其他任务上，例如文本分类、命名实体识别、机器翻译等任务。

在计算机视觉领域，预训练通常指在大规模的图像数据集上进行无监督学习，学习到一些通用的特征表示，例如图像的纹理、边缘、颜色等等。这些预训练模型通常基于卷积神经网络(CNN),例如AlexNet、VGG、ResNet等，通过对大规模数据集进行预训练，可以得到一个通用的特征表示，然后可以将这些特征迁移到其他任务上，例如图像分类、目标检测、图像分割等任务。

总之，预训练是一种在大规模数据集上进行无监督学习的技术，通过学习通用的特征或知识，可以增强模型的泛化能力和表现，并在自然语言处理、计算机视觉等领域中取得了广泛应用。