通常来说，第一次预训练是在大规模的通用数据集上完成，学习到了广泛的通用知识和特征表示。而二次预训练则具有以下特点和目的：

特点：

1. 针对性更强：可能会使用更具针对性的数据集，这些数据集与特定的领域、任务或数据分布相关。
2. 调整模型适应新情况：基于新的需求、技术发展或对模型性能的进一步期望进行。

目的：

1. 适应新领域或任务：如果要将模型应用于一个与初始预训练领域差异较大的新领域，通过二次预训练可以让模型更好地适应新领域的数据特点。
2. 改进模型性能：进一步提升模型的性能，例如提高准确性、泛化能力等。
3. 解决数据偏差：当现有预训练模型在处理某些特定类型的数据时存在偏差，二次预训练可以使用更具代表性的数据来纠正这种偏差。

例如，一个最初在大规模网络文本上预训练的语言模型，为了更好地处理金融领域的文本，会在大量金融相关的文本上进行二次预训练。

二次预训练是对预训练技术的进一步拓展和优化，有助于使模型在更广泛和特定的场景中发挥更好的性能。