预训练模型指南 📚

预训练模型是机器学习领域的重要技术，通过在大规模数据上进行初步训练，再针对具体任务进行微调，显著提升模型效率与性能。以下是关键要点：

核心概念 🔍

• 预训练：在通用数据集（如BooksCorpus、Wikipedia）上学习语言模式
• 微调：针对特定任务（如文本分类、问答系统）调整模型参数
• 迁移学习：利用预训练模型的知识解决新问题

**图示**：自然语言处理（NLP）领域应用示例

典型应用场景 🌐

1. 文本生成

   • 使用 GPT 系列模型进行对话、故事创作
   • 示例：/community-forum/guides/text-generation-tips

2. 图像识别

   • 基于 ResNet/CNN 的预训练模型
   • 示例：/community-forum/guides/image-model-architecture

3. 推荐系统

   • 嵌入预训练嵌入层（如 Word2Vec）
   • 示例：/community-forum/guides/recommendation-system-design

**图示**：卷积神经网络（CNN）结构解析

常见模型对比 📊

模型名称	适用领域	预训练数据	是否开源
BERT	NLP	Wikipedia	✅ 是
GPT-2	语言生成	Common Crawl	✅ 是
ResNet-50	图像识别	ImageNet	✅ 是

**图示**：Word2Vec 嵌入层可视化

如需深入了解模型选择策略，可参考：/community-forum/guides/model-selection-strategies 🌐