重写下面这段文本：很高兴为您提供一篇中文文章，以下是其内容：

多年来，AI 技术一直是人们关注的焦点。自 20 世纪 50 年代以来，已经做出了许多令人瞩目的成果，如 AlphaGo 和人脸识别等。然而，现有的深度学习模型需要大量的数据进行训练，并需要耗费大量时间和计算资源。为了解决这个问题，预训练技术应运而生。

预训练技术其实是一个无监督学习的过程，即在无标注的数据上进行训练。在这一过程中，模型阅读大量的数据并发现其中的规律。在这一过程之后，模型可以更快地学习新的任务，因为它已经具有了一定的知识储备。由于预训练技术可以大大减少对标注数据的需求，使得机器学习技术更加普及和实用。

另外，最近的一些研究表明，预训练技术也有助于提高模型的泛化能力。模型泛化能力是指模型在处理新数据时的能力。如果模型的泛化能力很差，它可能会在未见过的数据上表现得很差，这就是所谓的过拟合问题。预训练技术通过在大量无标注数据上进行训练，可以帮助模型更好地捕捉数据中的规律，进而提高其泛化能力。

总的来说，预训练技术为机器学习技术的普及和实用提供了新的思路和方法，有望在未来取得更大的进展。
这篇中文文章介绍了AI技术的发展和预训练技术的重要性，预训练技术是一种无监督学习的过程，在无标注的数据上进行训练，可以帮助模型更好地学习和捕捉规律，进而提高模型的泛化能力。因此，预训练技术有望在未来为机器学习技术带来更大的进展。