预训练模型作为一种广泛应用的深度学习方法，虽然具有很多优势，但也存在一些常见的局限性和挑战。以下是其中一些常见的问题：

  1. 数据量和数据质量：预训练模型通常需要大量的数据来实现良好的性能，尤其是对于复杂的任务。同时，数据质量也对模型性能产生重要影响，低质量的数据可能会导致模型学到错误的知识。

  2. 数据的多样性：预训练模型在训练阶段通过大规模数据集进行学习，然而这些数据集可能存在一定的偏差，无法涵盖所有可能的情况。因此，模型可能会受到训练数据的限制，对于未见过的样本表现不佳。

  3. 预训练和微调：预训练模型通常在大规模数据集上进行预训练，在具体任务上通过微调进行优化。然而，微调的过程可能需要大量的标注数据，并且微调的效果可能会受到初始预训练模型和微调过程中的超参数选择的影响。

  4. 预训练时间和资源消耗：预训练模型的训练通常需要大量的计算资源和时间，尤其是对于更复杂的模型和更大规模的数据集。这增加了模型的训练成本和应用成本。

  5. 多模态和多任务：预训练模型在面对多模态数据和多任务学习时面临一定的挑战。多模态数据需要考虑如何整合和利用不同类型的信息，而多任务学习需要解决任务之间的竞争和冲突，以及如何平衡各个任务的学习目标。

  6. 泛化能力：预训练模型可能在面对与训练数据有显著差异的情况下表现不佳。这表明模型的泛化能力可能需要进一步提升，以应对更多样化的场景和数据。

  总的来说，预训练模型在性能和应用上取得了巨大的进展，但也面临一些局限性和挑战，需要进一步的研究和改进来解决这些问题。