nlp任务“pre-train - fine-tune”模式的优缺点

“pre-train - fine-tune”模式的优缺点如下：

优点：
1. 可以使用大规模数据进行预训练，使得模型具有更好的泛化能力；
2. 可以使用预训练模型进行迁移学习，从而减少训练成本；
3. 可以通过微调fine-tune增量学习，使得模型更快收敛；
4. 可以提高模型的效率和准确性。

缺点：
1. 预训练需要较长时间和大量计算资源；
2. 对于不同任务，需要设计不同的fine-tune策略；
3. 静态的预训练模型难以应对数据分布的变化。