什么是预训练（预训练和训练有什么区别）

预训练是指在大规模数据集上进行的一种机器学习方法，其中神经网络模型在特定任务之前，使用先前经过学习的知识来进行训练。

通常情况下，这些数据集包括大量的文本、图像或其它类型的数据。

预训练可以提高神经网络的性能，并减少需要进行特定任务时的训练数据量。

在自然语言处理和计算机视觉领域，预训练模型已成为最先进的算法，并取得了显著的成功。

例如，在自然语言处理中，BERT和GPT-3是目前最成功的预训练模型之一。