预训练模型和模型的区别?

预训练模型是已经用大量数据训练好的基础模型，可以直接使用或微调；而模型是泛指任何通过数据训练得到的算法，需要从头开始设计训练。

区别

预训练模型：像是一个已经学会基础知识的“学霸”，比如用互联网文本训练好的语言模型，能快速适应新任务，节省时间和计算资源。用户只需针对具体领域做少量调整，比如医疗或法律文本，就能高效解决问题。这类模型适合数据较少的场景，直接调用即可上手。

模型：更像是一个需要从零培养的学生，用户必须自己设计结构、收集数据、训练过程。比如一个图像识别模型，需要准备图片数据，调整参数，反复测试才能达到效果。这类模型灵活性高，但耗时耗力，适合有特定需求且资源充足的情况。