预训练模型通过提供一个习得特征的基础来使深度学习受益，开发者可以将这些特征适应于特定任务，从而减少从零开始训练模型的需要。这些模型最初在大型通用数据集（例如文本、图像）上进行训练，以学习广泛的模式，然后可以针对更窄的应用进行微调。例如，像 BERT 这样的模型，在大规模文本语料库上进行预训练，能够理解语言结构和语义，使其更容易以最少的额外训练适应情感分析或问答等任务。这种方法节省了计算资源和时间，因为开发者避免了重复昂贵的初始训练阶段。
另一个关键优势是解决了数据稀缺问题。许多实际应用缺乏从头训练健壮模型所需的大规模标记数据集。预训练模型通过从原始训练中迁移知识来缓解这个问题。例如，在 ImageNet 上预训练的 ResNet 模型可以用于医学图像分析的微调，即使只有少量 X 射线数据集，因为它已经能够识别边缘、纹理和形状。开发者通常会冻结早期层（它们捕获基本特征），并重新训练后期层以使模型专业化。这之所以奏效，是因为低级特征（例如图像中的边缘）可以在不同任务中重用，而更高级的层可以适应特定领域的细节。
最后，预训练模型促进了一致性和可复现性。通过从共享基线开始，开发者减少了由随机权重初始化引起的变异性，使得实验更具可比性。例如，使用在 ImageNet 上预训练的标准 Vision Transformer (ViT) 可确保在目标检测基准上工作的不同团队从相同的特征提取器开始，从而简化性能比较。Hugging Face 的 Transformers 或 TensorFlow Hub 等工具提供了对这些模型的轻松访问，简化了集成到工作流程中。这种标准化也加快了调试速度，因为问题不太可能源于模型的基础架构，而更多是源于任务特定的调整。