是的，SSL（自监督学习）可以在使用带标签数据进行微调之前有效地预训练模型。 SSL 允许模型通过从数据本身创建监督任务来从无标签数据中学习有用的表示。 例如，模型可以预测输入的缺失部分（例如文本或图像补丁中的掩码词），或学习对比相似和不相似的数据点。 这些任务迫使模型捕获数据中的模式和关系，而无需显式标签。 预训练后，该模型可以在较小的标记数据集上针对特定的下游任务（例如分类或回归）进行微调。
一个常见的例子是 BERT，这是一种自然语言处理模型，使用掩码语言建模进行预训练。 在预训练期间，BERT 学习预测句子中随机屏蔽的词，从而建立对上下文和语法的理解。 预训练后，它可以针对诸如情感分析或问答之类的任务进行微调，只需最少的标记示例即可。 类似地，在计算机视觉中，像 SimCLR 这样的模型使用对比学习来对无标签图像进行预训练，方法是鼓励模型识别同一图像的不同增强版本是“相似的”，同时将其他图像视为“不相似的”。 这个预训练模型稍后可以适应诸如带有标签数据的对象检测之类的任务。
SSL 的实际好处是，它减少了对大型标记数据集的依赖，而大型标记数据集通常收集成本高昂或不切实际。 开发人员可以利用大量的无标签数据（例如，文本语料库、图像或传感器数据）来构建通用模型，然后有效地应用特定于任务的标签。 诸如 Hugging Face Transformers 或 PyTorch Lightning 之类的框架提供了实现 SSL 预训练和微调工作流程的工具。 例如，开发人员可以使用基于重建的 SSL 任务在未标记的医学图像上预训练视觉转换器，然后使用用于肿瘤检测的小型标记数据集对其进行微调。 这种方法平衡了可伸缩性和精确度，使其成为现实世界应用的多功能策略。