预训练模型与其他机器学习方法在模型训练过程和使用方式上有一些区别和联系。

  首先，预训练模型是指在大规模无标注数据上进行训练，学习到语言或视觉的一般性表达能力，通常使用自监督任务来引导训练。而传统的机器学习方法则是基于有标注的数据进行监督学习或者无监督学习。

  其次，预训练模型通常以两个阶段的方式进行训练。首先，在预训练阶段，模型在大规模无标注数据上进行学习。然后，在微调阶段，使用有标注的数据对模型进行进一步的训练以适应特定的任务。而传统的机器学习方法通常只有一次模型训练的阶段。

  另外，预训练模型具有迁移学习的优势。通过在大规模数据上进行预训练，模型可以学习到丰富的特征表示，从而可以很容易地在不同的任务上进行微调，提供了更好的泛化性能和更快的收敛速度。而传统的机器学习方法则需要在每个特定的任务上重新进行训练。

  然而，预训练模型并不是解决所有问题的银弹。在某些任务上，传统的机器学习方法可能仍然具有优势，特别是当数据量非常有限时。此外，预训练模型在训练阶段需要大量的计算资源和时间，因此不适用于所有的应用场景。

  综上所述，预训练模型与传统的机器学习方法在训练方式、使用方式和迁移学习等方面有一些区别和联系。预训练模型通过在大规模无标注数据上进行预训练，并在特定任务上进行微调，提供了更好的泛化性能和更快的收敛速度。然而，传统的机器学习方法在某些场景下仍然具有优势。