1.学习方式差异
监督学习：依赖明确的标记数据，模型直接学习输入和给定标签之间的映射关系。例如在情感分析任务中，监督学习模型会根据带有 “正面情感” 和 “负面情感” 标签的文本评论来学习如何区分不同的情感倾向。
ChatGPT 预训练：主要是无监督或自监督学习。在预训练阶段，没有像监督学习那样明确的外部标签来指导模型。例如，在掩码语言模型任务中，模型根据文本中其他未被掩盖的单词来预测被掩盖的单词，这种学习方式是基于文本内部的结构和语义关系，而不是外部提供的类别或数值标签。
2.数据利用方式不同
监督学习：数据的标签是关键，模型的训练重点是学习如何根据输入特征准确地预测标签。数据集中的每个样本的标签都对模型参数的调整起到直接的指导作用。例如，在一个医疗诊断的监督学习任务中，患者的症状作为输入，疾病诊断结果作为标签，模型会根据症状和诊断结果之间的关联来调整参数。
ChatGPT 预训练：利用数据的方式更加注重文本的整体结构和语言规律。模型通过对大规模文本的统计分析和语言模型任务来学习语言知识。例如，通过学习单词在不同语境下的出现频率和顺序，来理解语言的语义和语法。数据的作用是让模型 “沉浸” 在语言环境中，自行挖掘语言的内在规则。
3.应用场景侧重不同
监督学习：更适合于需要明确分类或数值预测的任务，尤其是在有足够的标记数据的情况下，能够快速准确地训练出针对特定任务的模型。例如，在人脸识别系统中，通过大量标记为不同人物的人脸图像训练监督学习模型，用于身份识别。
ChatGPT 预训练：侧重于自然语言生成任务，如对话系统、文本续写、机器翻译等。通过预训练学习到的语言知识，模型能够生成符合语言习惯的自然流畅的文本。例如，在对话系统中，ChatGPT 能够根据对话的上下文生成合理的回复，利用预训练阶段积累的语言能力来模拟人类的对话行为。
两者之间的联系
1.预训练为监督学习提供基础
ChatGPT 的预训练为后续可能的监督学习微调提供了强大的语言基础。经过预训练的模型已经对语言的一般结构和规则有了很好的理解，在进行监督学习微调时，能够更快地适应特定任务的要求。例如，在将 ChatGPT 用于情感分析任务的微调时，由于模型已经在预训练阶段学习了丰富的语言知识，它可以更容易地理解文本中的情感线索，只需要在微调过程中学习如何将这些线索与情感类别标签联系起来。
2.监督学习可提升预训练模型性能
当 ChatGPT 预训练模型应用于某些特定的监督学习任务时，通过微调可以进一步优化模型，使其更加适应任务的特点。例如，在一个法律文档生成任务中，通过在预训练模型的基础上，利用带有法律标签（如法律条款类型、法律文书格式等）的法律文本进行监督学习微调，可以使 ChatGPT 生成的法律文档更加符合法律专业要求，提升模型在该特定领域的性能。
