预训练和微调是自然语言处理中常用的两个技术，用于训练和优化语言模型。它们的主要区别在于训练的数据和目标任务。
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预训练（Pre-training）：预训练是指在大规模的文本数据上训练一个通用的语言模型，例如使用无监督学习方法。在预训练阶段，模型学习了语言的一般特征和结构，以及丰富的语义表示。这种预训练的模型通常被称为预训练模型或基础模型。预训练模型的目标是捕捉到底层语言的统计规律和语义信息，而不是特定任务的细节。
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微调（Fine-tuning）：微调是指在特定任务上使用预训练模型进行进一步的训练，以使其适应特定任务的要求。在微调阶段，预训练模型被加载到特定任务的训练数据上，并根据该任务的标签或目标函数进行优化。通过在特定任务上进行微调，模型可以更好地理解任务的上下文、语义和特定领域的知识。微调过程通常包括冻结预训练模型的底层层级（如词向量）和调整上层层级（如分类器）的权重。
综上所述，预训练是为了捕捉通用语言特征和语义信息，而微调是将预训练模型应用于特定任务并进行优化，以使其适应该任务的要求。预训练模型的目标是成为一个通用的语言理解模型，而微调则是将其特化为特定任务的模型。