对比 “传统方法” 与 “预训练方法” 流程

这是对比 “传统方法” 与 “预训练方法” 流程的内容，实体信息梳理：

一、核心对比项

• 传统方法（Fine - tune 流程 ）：
  步骤：设计模型结构→收集 / 标注训练数据→用标注数据训练→真实场景预测
  特点：依赖人工标注数据，从 0 开始为特定任务训模型
• 预训练方法（Pre - train + Fine - tune 流程 ）：
  步骤：收集海量无标注文本→预训练模型→在任务模型里用（可结合 Fine - tune 微调 ）
  特点：先借无标注大数据让模型学通用能力，再适配具体任务，更高效、省数据

简单说，就是讲两种 AI 模型训练路径的差异：传统 “从零开始，靠标注数据训”；预训练 “先喂海量数据学通用规律，再微调做任务” ，现在大模型基本用预训练思路～