如何使用预训练的多任务 NLP 模型 - 简化？根据上下文 #based

问：

因此，假设我在 Colab 上的 GPU 上训练后，在本地本地下载了一些模型* .bin（如 BERT、llama-2）。

我不明白的是以下几点： 该模型在 xy 数据集上进行了预训练，并且能够提供编码、nlp 输出，正如在 colab 上测试的那样。

之后，将对自己的数据集进行微调。

从这一点来看，模型将如何工作？ 这意味着它是否需要访问它经过训练的数据集以提供预期的 coplex 多任务答案？

我想象的是将预训练作为基础“理解”，并在自己的数据集上进行训练。

然后提供对自己的数据集的访问。 这些应该使用模型的基本记忆或知识库（如何思考）。 示例数据集集合 1：推理、Q/A、索引、词典 数据集集合 2：自己的数据（文件、文档、手册、项目等）

数据库是否更适合此目的？

我对整个概念有什么误解？