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预训练、微调和分布式训练是现代人工智能（尤其是深度学习）中非常重要的概念和技术手段。它们在模型开发和优化过程中扮演着关键角色。以下是对这三个概念的详细解释：

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1. 预训练（Pre-training）

预训练是指在大规模数据集上对模型进行初步训练，以学习通用的特征表示或语言模式。预训练模型通常在无监督或弱监督的学习任务上进行训练，目的是让模型掌握数据的基本结构和规律。

核心特点

• 大规模数据：预训练通常使用海量的通用数据（如维基百科、书籍语料库等）。

• 通用特征学习：模型学习到的特征表示是通用的，适用于多种下游任务。

• 无监督或弱监督：预训练任务通常是无监督的（如语言模型的自回归预测）或弱监督的（如掩码语言模型BERT）。

常见预训练任务

• 语言模型（LM）：预测下一个单词或句子。

• 掩码语言模型（MLM）：如BERT，通过预测被掩盖的单词来学习语言模式。

• 对比学习：通过对比正负样本对来学习特征表示。

优势

• 减少标注数据需求：预训练模型可以在少量标注数据的情况下