预训练和训练有什么区别?

预训练和训练都是机器学习中的学习过程，但阶段不同。预训练是在大量通用数据上进行的初步学习，目的是让模型掌握基础知识和模式；训练则是针对特定任务，用标注数据进一步优化模型，使其在具体任务上表现更好。预训练好比学生广泛阅读书籍积累知识，训练则是针对考试进行专项练习。

区别

预训练：使用海量无标注或弱标注数据，学习通用特征和规律。比如用整个互联网文本训练语言模型，让其理解语法、语义等基础能力。这个过程不针对特定任务，时间较长，数据量可达数十亿级别。完成后模型具备一定泛化能力，但直接用于具体任务时效果可能不够精准。

训练：基于预训练好的模型，用特定任务的标注数据进行微调。比如用医疗领域文章训练模型，让其掌握专业术语和诊断逻辑。数据量较小，通常几万到几万条，时间较短。目标是让模型在特定任务上达到高准确率，直接服务于实际应用场景。