预训练是在大规模无标注文本数据上进行的自监督学习过程，模型通过预测序列中的下一个token来学习语言的统计规律和语义知识。这个阶段使模型获得了基础的语言理解能力、世界知识和推理能力。预训练的质量和数据多样性直接影响模型的基础能力水平，为后续的任务特化提供了坚实基础。之后，该模型可在特定下游任务（如文本分类、图像识别）上，利用少量标注数据进行微调（Fine-tuning），从而显著提升任务性能、加快收敛速度并增强泛化能力。BERT、GPT及许多视觉模型均采用此策略。
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