预训练是人工智能领域的一个基础概念，特指在特定应用任务之前，模型在大规模无标签数据上进行初步训练的过程，旨在学习通用特征表示和知识。这种方法使模型能够捕获数据中的基础模式，如语言结构或图像特征，从而减少后续微调所需的数据量和时间成本。在自然语言处理等场景中，预训练模型如BERT或GPT通过无监督学习在大规模文本上训练，为后续的监督学习任务提供强大起点。
在AI产品开发的实际落地中，预训练模型显著提升了效率与性能。产品经理可直接利用开源预训练模型快速构建应用，如聊天机器人或内容推荐系统，无需从头训练模型，大大缩短开发周期并降低数据标注成本。这种技术不仅加速了产品迭代，还增强了模型在有限数据下的泛化能力，使AI解决方案更易部署和规模化。
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