预训练是指使用大量未标记的数据来训练模型的初始参数。在预训练阶段，模型会尝试学习输入数据的结构和语义信息。预训练通常使用自编码器、自回归模型或者掩蔽语言模型等方法进行。
微调是在预训练模型的基础上使用标记数据进行进一步训练的过程。在微调阶段，模型会使用标记数据来学习特定的任务，如问答、翻译或分类等。通过微调，模型可以根据标记数据的特定任务来调整和优化预训练模型的参数。
因此，预训练和微调是两个连续的步骤。预训练旨在引入模型的初始参数，并通过学习未标记数据的统计信息和语义表示来提供一种通用的理解能力。微调则是将通用的预训练模型适应到特定任务的过程，使用标记数据来进行具体的任务训练。这种两阶段的训练方式可以帮助模型在不同的任务上取得更好的性能。
所以，预训练就是指预先训练的一个模型或者指预先训练模型的过程；微调就是指将预训练过的模型作用于自己的数据集，并使参数适应自己数据集的过程。
