1. 面试官：介绍预训练模型的常用技术和方法。

2. 面试官：解释微调（Fine-tuning）在深度学习中的作用和原理。

3. 面试官：探讨在迁移学习中使用预训练模型的优势与局限性。

4. 面试官：阐述如何选择合适的预训练模型用于微调。

5. 面试官：讨论如何避免预训练模型微调中的过拟合问题。

6. 面试官：比较和分析不同预训练模型在微调中的性能和适用场景。

7. 面试官：论述在迁移学习中如何使用多个预训练模型进行模型集成。

8. 面试官：探究如何处理源域数据与目标域数据差异较大的迁移学习场景。

9. 面试官：详细解释如何结合迁移学习和无监督学习进行预训练模型微调。

10. 面试官：分析预训练模型微调在自然语言处理领域和计算机视觉领域的应用差异和挑战。