预训练模型是一种在大规模数据集上进行过训练的机器学习（ML）模型，它可以针对特定任务进行微调，是机器学习模型开发过程中非常有价值的起点。这些模型具备一组预先确定的权重和偏差，能够根据特定任务的需求进行调整。
使用预训练模型有诸多好处。它能利用从大量训练中积累的知识和经验，在模型构建过程中节省时间和资源，还能提升模型的整体性能。预训练模型通常在庞大且多样的数据集上进行训练，使其能够识别各种各样的模式和特征。这为模型的微调提供了坚实基础，进而大幅提升模型性能。
预训练模型有多种形式。例如，有语言模型、目标检测模型和图像分类模型。卷积神经网络（CNNs）通常被用作图像分类模型的基础架构，这类模型经过训练可以将图像分类到预定义的类别中。
对于旨在识别和分类图像或视频中物体的目标识别模型而言，卷积神经网络或基于区域的卷积神经网络（R-CNNs）常被用作基本架构。而对于用于预测序列中下一个单词的语言模型，循环神经网络（RNNs）或 Transformer 经常被用作基础框架。
总之，预训练模型是机器学习领域的重要工具。它们可以有效地作为机器学习模型开发的起点，其初始权重和偏差可针对特定任务进行调整，从而显著提升模型性能。