预训练模型是一种已经被训练好的、可以用于特定任务的模型，这些模型可以被用于各种任务，比如自然语言处理、语音识别、图像识别等等。

预训练模型通常是在大型语言模型或者手写数字识别模型的基础上训练得来的。这些模型经过大量的训练数据，能够学习到复杂的特征和模式。在预训练过程中，模型会学会自动识别特定的模式或特征，比如识别图片中的物体或理解自然语言的含义。

预训练模型的优势在于它们可以在多个任务上进行训练，并且能够利用之前已经学习到的知识。这使得预训练模型能够快速适应新的数据集和任务，而不需要从头开始进行大量的训练。

一些著名的预训练模型包括BERT、GPT-3、ResNet等等。这些模型在不同的领域中被广泛应用，并且取得了很好的效果。