【人工智能】预训练（Pre-Training）是深度学习中的核心技术，通过在大规模数据上学习通用特征或语言表示，为下游任务提供高效的基础模型。

预训练（Pre-Training）是深度学习中的核心技术，通过在大规模数据上学习通用特征或语言表示，为下游任务提供高效的基础模型。

预训练之前要确定模型的架构（包括模型基本单元 Transformer 的类型，模型的结构配置如正则化、位置编码、激活函数、注意力和偏置等，模型的规模配置如层数和各层单元数等）、预训练的具体任务（如语言建模、去噪自编码或者混合专家 (MOE) 等）、训练过程中的优化参数配置（如优化器选择、批量数 (Batch)、学习率、训练精度等）、并行训练（如数据并行、流水线并行、张量并行）与加速、稳定性控制等（如定期检查点）。
预训练过程可以分成多个阶段，每个阶段在已有检查点的基础上，调整优化参数的配置、预训练语料的构成乃至预训练任务之后进行继续训练。预训练通过通用表征学习与任务适配的有机结合，成为推动AI发展的核心驱动力，但其在效率、可解释性及伦理等方面仍需持续突破。

以下是其关键要点：

一、 预训练（Pre-Training）定义与核心思想

预训练指在特定任务训练前，利用大规模数据（标注或无标注）对模型进行初步训练，以学习通用表征。其核心在于将学习过程分为两个阶段：

• 预训练阶段：通过语言建模、自编码等任务，捕捉数据的深层结构和语义信息。例如，BERT通过双向Transformer学习上下文相关的词表示。
• 微调阶段：在预训练参数基础上，用少量标注数据调整模