端到端自然语言处理和预训练都是基于深度学习技术实现的。

深度学习技术允许模型自动从大量数据中学习有用的特征表示，并构建复杂的映射关系。

在端到端自然语言处理中，深度学习模型如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）或Transformer等被用于构建能够直接从原始文本输入生成最终输出的模型。

预训练则是利用深度学习模型，如语言模型（如BERT、GPT等），在大量未标记的数据上进行训练，以学习语言的通用特征和知识。