随着人工智能技术的不断发展，预训练模型已成为自然语言处理领域的常见做法。预训练模型是指在大规模语料库上预先训练出的模型，可以作为通用基础模型供其他任务使用，以减少任务特定的数据要求。在预训练模型中，大模型和小模型是两种常见的选择。

大模型是指参数数量庞大、计算资源需求高、需要大量计算能力的模型。它们通常具有更强的泛化性能和更广泛的应用场景，但也需要更高的计算资源和时间成本。在大模型的预训练方法上，通常采用无监督学习方法，利用大规模语料库进行训练，以学习语言本身的规律和模式。常用的无监督学习算法包括自编码器、语言模型等。

小模型则是指参数数量较少、计算资源需求较低、适用于特定任务的模型。它们通常具有更小的计算资源和时间成本，适用于特定的应用场景，如文本分类、命名实体识别等。在小模型的预训练方法上，通常采用有监督学习方法，利用标注数据对模型进行训练，以学习特定任务的规律和模式。常用的有监督学习算法包括支持向量机、逻辑回归等。

在预训练小模型时，通常需要利用已有的标注数据集进行训练，因此需要耗费大量的人力、物力和时间来准备标注数据集。同时，由于小模型的参数数量较少，其表现能力和泛化性能也相对较弱，需要针对特定任务进行精细调优和特征工程。

相比之下，大模型的预训练方法则有所不同。由于大模型的参数数量庞大，它们可以在大规模语料库上进行无监督学习，以学习语言本身的规律和模式。在大模型的预训练过程中，通常采用深度学习方法，如Transformer、BERT等，以捕捉语言本身的复杂性和语义信息。由于大模型具有更强的泛化性能和更广泛的应用场景，它们可以作为通用基础模型供其他任务使用，降低了任务特定的数据要求。

综上所述，大模型和小模型的预训练方法不同之处在于它们的参数数量、计算资源需求、应用场景以及学习方法不同。大模型通常采用无监督深度学习方法进行预训练，以学习语言本身的规律和模式，而小模型则通常采用有监督学习方法进行预训练，以学习特定任务的规律和模式。在实际应用中，我们需要根据具体任务的要求和数据规模来选择合适大小的预训练模型。