端到端自然语言处理和预训练在自然语言处理领域都是重要的技术，但它们的重点和应用方式有所不同。以下是它们之间的主要区别：

任务处理方式：端到端自然语言处理是将整个自然语言处理任务作为一个整体来解决，从原始文本输入直接生成最终输出，避免了繁琐的特征工程和手工设计规则。而预训练则是一种机器学习技术，它使用大量未标记的数据对模型进行训练，使模型具备某些先验知识和常识，从而提高模型在各种任务上的表现。

模型训练数据：端到端自然语言处理通常需要大量的标注数据来训练模型，以便学习从输入到输出的映射关系。而预训练则可以利用未标记的数据进行训练，从而减少对标注数据的依赖。

应用灵活性：端到端自然语言处理模型通常是针对特定任务进行训练的，一旦任务发生变化，可能需要重新训练模型。而预训练模型则可以在多个任务之间进行迁移学习，只需要在特定任务上进行微调即可。

可解释性：端到端自然语言处理模型通常被视为黑盒模型，其内部运作机制往往难以理解，因此可解释性相对较差。而预训练模型则可以通过分析其学习到的特征和知识来提高可解释性。

端到端自然语言处理和预训练在自然语言处理领域都有其独特的优势和适用场景。选择哪种方法取决于具体的任务需求、数据资源以及模型性能要求等因素。