預訓練(Pre-training)是指在大規模數據集上進行無監督學習，學習到一些通用的特征或知識，并將這些特征或知識遷移到其他任務上，用于增強模型的泛化能力和表現。預訓練技術在自然語言處理、計算機視覺等L域中得到了廣泛應用，并且在很多任務上取得了非常好的效果。

在自然語言處理L域，預訓練通常指在大規模的語料庫上進行無監督學習，學習到一些通用的語言知識，例如單詞的詞向量表示、句子的語義表示等等。這些預訓練模型通常基于深度神經網絡，例如遞歸神經網絡(RNN)、長短時記憶網絡(LSTM)、卷積神經網絡(CNN)等，通過對大規模數據集進行預訓練，可以得到一個通用的特征表示，然后可以將這些特征遷移到其他任務上，例如文本分類、命名實體識別、機器翻譯等任務。

在計算機視覺L域，預訓練通常指在大規模的圖像數據集上進行無監督學習，學習到一些通用的特征表示，例如圖像的紋理、邊緣、顏色等等。這些預訓練模型通常基于卷積神經網絡(CNN),例如AlexNet、VGG、ResNet等，通過對大規模數據集進行預訓練，可以得到一個通用的特征表示，然后可以將這些特征遷移到其他任務上，例如圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務。

總之，預訓練是一種在大規模數據集上進行無監督學習的技術，通過學習通用的特征或知識，可以增強模型的泛化能力和表現，并在自然語言處理、計算機視覺等L域中取得了廣泛應用。