重写下面这段文本：过去几年来，人工智能（AI）领域已经在各个方面取得了卓越的进展。AI技术已经广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能交互等领域，为人们生活和工作带来了极大的便利。

其背后的驱动力是预训练技术的发展。预训练技术利用海量的数据来训练深度神经网络，并将这些先前的大规模训练结果用于解决新任务，从而提高了性能。这些先前的大规模训练结果可以包含语言、图像或视频等数据类型。

相比之下，传统的深度学习技术需要大量手动标记的数据来训练神经网络，在训练过程中需要相当多的时间和资源。而预训练技术可以在没有任何人工标记的情况下利用大量的未标记数据进行训练，因此具有更好的可扩展性，能够更好地适应新的任务和应用场景。

近年来，预训练技术在自然语言处理和计算机视觉领域得到了广泛应用，并在多项基准测试中取得了最新的最佳效果。未来，预训练技术有望在更多的领域发挥作用，并进一步推动AI技术的发展。
过去几年，在人工智能领域，预训练技术的广泛应用推动了自然语言处理、计算机视觉、智能交互等领域的卓越进展，让人们享受到更大的生活和工作便利。相比于传统深度学习技术的大量人工标注数据训练，预训练技术只需要大量未标注数据训练，且能够更好地适应新任务和应用场景。在自然语言处理和计算机视觉领域，预训练技术已经成为首选，并在多项基准测试中达到最佳效果。未来，预训练技术将在更多领域发挥作用，推进AI技术的进一步发展。