基于预训练模型完成特定的自然语言处理任务，一般需要以下步骤：

1. 选择合适的预训练模型：根据要完成的任务类型选择合适的预训练模型。例如，如果需要完成情感分析任务，可以选择在大量文本数据上预训练的情感分析模型；如果需要完成命名实体识别任务，可以选择已经进行过实体识别训练的模型。

2. 准备输入数据：将需要处理的数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等。这一步的目的是为了将原始文本转化为模型可以理解的格式。

3. 模型微调（Fine-tuning）：预训练模型一般需要针对具体任务进行微调。这意味着使用带有任务特定标签的数据对模型进行再训练，以便使模型能够更好地理解并执行特定的自然语言处理任务。这一步是必须的，因为预训练模型可能并不能直接适用于所有的自然语言处理任务。

4. 输入推理：将准备好的输入数据喂入微调后的模型中进行推理。这一步通常需要使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来实现。

5. 输出结果：模型会输出推理结果，这些结果可能是分类、标签、实体等。根据具体任务的需求，可以将这些结果进行后处理，如合并、排序、提取等，最终得到所需的信息。

以一个情感分析任务的例子来说明，步骤可能如下：

1. 选择一个已经在大量文本数据上预训练过的情感分析模型。

2. 准备待分析的文本数据，并进行必要的预处理。

3. 使用文本数据对模型进行微调，使其能够更好地理解并执行情感分析任务。

4. 将待分析的文本输入到微调后的模型中，模型会输出每个文本的情感倾向（如积极、消极或中立）。

5. 根据需要，可以对输出的情感倾向进行进一步的处理，如统计各类情感倾向的文本数量、计算情感指数等。

总的来说，基于预训练模型完成特定的自然语言处理任务需要选择合适的模型、准备输入数据、进行模型微调、输入推理以及处理输出结果。这个过程需要一定的技术和经验，但一旦掌握，就可以高效地完成各种自然语言处理任务。