目的不同-比如专门用于问答的-微调则相对快速因为它是基于已有的模型进行小调整

1. 目的不同

想象一下，预训练就像给你的模型上了一个语言基础课，它能让模型对各种文本信息有个初步的了解。而微调就像是在这基础上，让模型针对特定任务，比如识别文本里的名字或者进行分类，变得更加厉害。

2. 数据集的区别

预训练的时候，模型会用大量的未标注文本来学习，就像是从一大堆没读过过的书里积累知识。而微调则是用那些已经标注好特定任务的数据来“练习”，比如专门用于问答的SQuAD数据集。

3. 模型参数的变化

预训练是从零开始，模型参数是随机设定的，然后通过学习进行调整。微调则是基于已经训练好的模型参数，只进行小范围的调整，以便更好地适应特定任务。

4. 训练的时长和复杂度

预训练需要花费很长时间和大量资源，因为它是从最基础的语言知识学起。微调则相对快速，因为它是基于已有的模型进行小调整。

5. 输出结果的用途

预训练得到的模型像是个多面手，可以用在很多不同的NLP任务上。微调后的模型则更像是专精于某个特定任务，比如问答或者文本分类。

6. 所需的计算资源

预训练需要大量的计算资源，可能需要用到多个GPU或者TPU来加速学习过程。微调虽然需要资源，但相对来说要少一些，但依然是高性能的计算资源。

延伸阅读：Bert的模型架构

Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的，它的双向和基于Transformer的架构能高效处理大规模文本数据。Bert的成功推动了NLP领域的发展，为很多任务提供了强大的基础模型。