预训练对于大型语言模型 (LLM) 至关重要，因为它建立了对语言模式、语法和现实世界知识的基础理解。 在预训练期间，模型处理大量的文本数据（例如书籍、文章和网站），以学习单词、短语和思想如何相互关联。 例如，通过预测句子中缺失的单词或猜测序列中的下一个单词，模型可以内化语言规则和上下文关系。 此过程使模型能够识别“银行”可能指的是金融机构或河流的边缘，具体取决于周围的单词。 如果没有这个阶段，模型将缺乏解释细微语言的基本能力，从而使其无法用于实际任务。
迁移学习的效率是预训练重要的另一个关键原因。 从头开始为每个新任务训练模型将需要大量的标记数据和计算资源。 预训练通过创建通用语言理解来规避这个问题，可以使用较小的数据集针对特定应用进行微调。 例如，BERT 是一种广泛使用的 LLM，它在未标记的文本上进行了预训练，后来通过添加特定于任务的层并在标记的示例上重新训练来适应情感分析或问题解答等任务。 这种方法减少了开发时间和成本，因为开发人员可以利用模型现有的知识，而不是从头开始构建所有内容。 它还使 LLM 能够用于大型标记数据集不可用的利基应用。
最后，预训练实现了可扩展性和适应性。 单个预训练模型可以作为从聊天机器人到代码生成的各种应用程序的骨干。 例如，OpenAI 的 GPT-3 在广泛的语料库上进行了预训练，可以在适当的提示下生成文本、翻译语言或编写代码。 开发人员可以在这些模型的基础上进行构建，只需进行最少的调整，并将精力集中在改进输出，而不是解决基本的语言理解问题。 此外，预训练分摊了计算负担：学习语言基础知识的繁重工作只需完成一次，下游用户无需重复该工作即可受益。 这使得拥有高级 NLP 功能的团队无需访问大量的计算资源即可实现。