#Preentrenamiento

En el aprendizaje profundo, esto se refiere a entrenar un modelo con una gran cantidad de datos de propósito general (por ejemplo, corpus de texto completos, grandes conjuntos de datos de imágenes) antes de especializarlo para una tarea específica. Esto permite que el modelo adquiera conocimientos y características generales, mejorando la eficiencia del "ajuste fino" posterior. Esto se asocia con la etapa de adquisición de conocimientos existentes en el "aprendizaje metafísico".