(资料图片仅供参考)
无监督预训练是指在大规模无标注数据上进行训练，学习数据的统计规律和特征，为后续特定任务的Fine-tuning提供更好的初始参数。这种方法可以有效减少标注数据的需求，同时提高模型的泛化能力。
引入mask机制进行无监督预训练是智能技术发展的重要里程碑之一。通过这种方式，模型可以从大规模无标注数据中提取有用的信息，提升自身的表征能力和泛化能力。随着技术的不断创新，我们可以期待无监督预训练在各个领域中发挥更大的作用，为智能技术开启新的发展纪元。
关键词：
(资料图片仅供参考)
