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预训练模型是现代人工智能的重要基础。它们通过在海量数据上进行训练，学习到丰富的特征表示。这些模型就像一个经过大量学习的大脑，能够理解文本、图像、音频等多种类型的数据模式。
预训练阶段是模型学习的基础过程。首先收集互联网上的海量文本、图像等数据，然后设计深层神经网络架构。通过在强大的计算集群上进行长时间训练，模型逐渐学会从原始数据中提取有用的特征表示。这些特征包含了数据的深层语义信息。
迁移学习是预训练模型应用的核心技术。我们首先加载预训练模型，然后冻结底层的特征提取层，这些层已经学会了通用的特征表示。接着替换顶层的分类器，使其适应新的任务。最后在特定任务的数据上进行微调，让模型适应新任务的特点。
目前有许多成功的预训练模型。在自然语言处理领域，BERT使用双向编码器理解上下文，GPT专注于文本生成，T5将所有任务转换为文本到文本的形式。在计算机视觉领域，ResNet通过残差连接解决深层网络训练问题，Vision Transformer将注意力机制引入图像处理。这些模型在各自领域都取得了突破性进展。
预训练模型带来了革命性的优势。相比传统的从零开始训练，预训练模型大大减少了训练时间和计算成本，同时显著提高了模型性能。它降低了对大量标注数据的依赖，加速了AI应用的开发部署。通过知识迁移和复用，预训练模型让更多开发者能够快速构建高质量的AI应用，推动了人工智能技术的普及和发展。