1.1 传统深度学习模型的局限性
在过去的几年里，深度学习模型在各种任务上取得了显著的成功，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。然而，传统的深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，这在很多实际应用场景中是难以满足的。此外，这些模型往往需要从头开始训练，导致训练时间长、计算资源消耗大。
1.2 预训练模型的崛起
为了解决这些问题，研究人员提出了预训练模型（Pre-trained Models）的概念。预训练模型是在大规模无标注数据上进行预训练的深度学习模型，可以有效地利用无监督学习的方式学习到丰富的知识表示。通过将预训练模型的知识迁移到具体任务上，可以显著提高模型的性能，同时减少训练时间和计算资源的消耗。
预训练模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成功，如BERT、GPT、OpenAI CLIP等。本文将详细介绍预训练模型的训练过程，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤以及实际应用场景等。
2.1 预训练与微调
预训练模型的训练过程分为两个阶段：预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）。预训练阶段是在大规模
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