预训练到底是用来干嘛的

预训练是用来训练一个模型以理解和生成自然语言的技术。在预训练阶段，模型会在大规模的文本数据上进行无监督学习，通过观察输入文本的统计特征来学习语言的结构、语义和上下文关系。这种预训练使得模型能够获取一定程度上的语言理解能力。

预训练模型通常使用Transformer等神经网络架构，通过学习词语、句子和文档之间的关系，模型能够学习到词向量表示、句子编码和文本生成的能力。一旦完成了预训练，这个模型就可以被微调用于特定任务，如问答、机器翻译、摘要生成等。

总的来说，预训练模型的目的是为了提供一个通用的语言理解和生成基础，从而可以应用于各种自然语言处理任务，并且通过微调来适应特定的应用场景。