预训练

预训练是大模型的核心训练阶段，指利用海量无标注数据（如互联网文本、书籍、网页等）训练模型，使其语言学习的统计规律、语法结构及语义关联，形成通用语言理解能力。这一过程不针对具体任务，而是为模型奠定知识基础，例如GPT-3通过1750亿参数学习通用语言模式。

预训练原理

传统AI模型依赖人工标注数据，成本高且泛化性差。预训练通过无监督学习从海量数据中自动提取语言规律，突破数据标注瓶颈。大模型参数规模（千亿至万亿级）使其能捕捉更复杂的语义关联，后续只需少量标注数据微调即可高效适配下游任务。

预训练实践案例

GPT系列：通过网页、书籍等数据预训练，再微调实现对话、翻译等任务，如ChatGPT。
华为盘古大模型：预训练后仅需行业少量数据精调，即可应用于气象预测、药物研发等领域。
IDC报告案例：预训练模型在金融、医疗等场景中，通过“通用知识+小样本微调”降低成本并提升准确率。

总结

预训练是大模型的“筑基”阶段，通过海量无标注数据学习通用语言知识；其价值在于降低标注依赖、提升泛化性；实际应用时需结合微调适配具体场景。