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預訓練模型（Pre-trained Model）是一種機器學習模型，它已經在某個任務上進行了訓練，並且已經通過數據集來學習了某種特定的特徵表示。
通常，預訓練模型是通過大量數據集進行無監督訓練得到的，例如圖像識別、自然語言處理等。在無監督訓練中，模型會在大規模數據集上學習數據的結構和模式，形成一個通用的特徵表示。這種通用的特徵表示可以被用於其他任務的模型訓練中，例如分類、回歸等有監督任務。
在許多情況下，使用預訓練模型可以減少模型的訓練時間，提高模型的準確性和泛化能力。因為預訓練模型已經學習到了許多普適的特徵，可以更快地適應新的任務，同時能夠通過遷移學習更好地利用少量的標記數據集來提高性能。常見的預訓練模型包括ImageNet上的捲積神經網絡（CNN）和GPT等語言模型。
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