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第561章（第1页）
按说，这个东西并不算什么高深的概念。
所谓的预训练倒是不难理解，无非就是对训练模型的数据进行粗处理而已。
但这玩意就比较难想到。
以前伊芙·卡莉在进行抽取式文本摘要这方面的调校时候就没用到预训练。
多数情况下都是直接进行训练的。
而没有应用预训练这一步骤。
按照林灰在论文中进行的补充。
预训练的通常做法一般是将大量低成本收集的训练数据放在一起。
而后以某一种或者某一类特定预训方法去学习这些训练数据其中的共性。
然后将其中的共性移植到特定任务的模型中。
再使用相关特定领域的少量标注数据进行更细致的调校。
完成这一过程之后
，今后用于实际应用的模型模型只需要从共性出发。
再去学习特定任务的特殊部分即可。
大概类似于对于部分方程先求通解再去找特解的过程。
听起来似乎蛮抽象的。
实际上也没多么高深。
涉及到机器学习这方面，无论多么高深的东西。
其本质上基本都是在模仿人。
在这种情况下，往往我们只要了解人是如何处理问题的。
就能理解机器学习处理问题的思路或者说是方式。
通常我们在学习东西的时候。
或许我们的初衷是想着是将所有想学的内容一次性学懂学精。
但因为学习时间有限、学业任务繁多或者其余各种各样的客观要素。
实际学习的时候是很难将所有的知识的学得一步到位的。
在这种情况下，一些擅于学习的人是怎么学习的呢？
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