预训练模型在处理长文本和短文本任务方面的策略可能会有所不同。下面我将就这两种情况给出一些常见的处理方式。

  对于长文本任务，现有的预训练模型通常会将输入文本截断或进行分段处理。截断是指将文本按照一定的长度限制进行切割，一般采用定长截断或滑动窗口截断。定长截断指定一个固定的文本长度，将超过这个长度的部分丢弃。滑动窗口截断则是将一个固定长度的窗口在文本上滑动，截取各个位置的子文本进行处理。分段处理则是将长文本切分成较短的段落或句子，然后分别处理。

  对于短文本任务，预训练模型一般直接输入整个文本进行处理。由于短文本通常较为简短，对于预训练模型来说，不需要进行截断或分段处理。

  需要注意的是，预训练模型也可能会受到输入长度的限制。在使用预训练模型进行推理时，模型的输入通常有最大长度限制。若超过这个限制，文本会被截断或丢弃。因此，在应用预训练模型时，需要根据具体任务和模型的输入限制来处理文本长度以确保准确性和效率。

  总的来说，预训练模型处理长文本和短文本任务的主要策略是截断或分段处理长文本，而对于短文本则直接输入进行处理。预训练模型的输入长度限制也需要被考虑在内，在使用模型时需根据具体情况进行相应的处理。