预训练模型微调是什么意思

预训练-微调方法是指在大数据集上训练得到一个具有强泛化能力的模型（预训练模型），然后在下游任务上进行微调的过程。预训练模型是指在大规模数据上进行训练得到的模型，可以用于解决多个任务。微调是指在预训练模型的基础上，针对特定任务进行调整，以提高模型在该任务上的性能。预训练-微调方法属于基于模型的迁移方法，可以有效地利用大规模数据集的信息，提高模型的泛化能力和效果。在不同情况下，微调的方法也有所不同，需要根据数据量和相似度的不同进行相应的调整。