一、概述
最近看大模型相关的知识，有看到大模型都有基础模型（base）和对话模型（chat），不太清楚什么时候用到基础模型，什么时候用到对话模型，故有此文。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-832302.html
通过了解，最简单的概述就是基于基础模型会训练出一个对话（Chat）模型，对话模型主要用于对话场景，基础模型主要做文本生成，没有上下文对话的能力。在模型命名上也能看出来区别，例如：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-832302.html
- Qwen-72B 和 Qwen-72B-Chat
- ChatGLM3-6B-Base 和 ChatGLM3-6B
二、详细对比
基础模型：
- 关注文本生成：
特点： 大型语言基础模型主要用于生成连贯且与上下文相关的文本。
应用： 它们在语言理解、完成和生成等任务中表现出色。
其他信息：LLM 强大而灵活，能够为各种任务生成文本。不过，与聊天模型相比，它们的 API 结构性较差。 - 单向与双向：
特点：传统的 LLM，如 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是单向的，这意味着它们根据给定单词前面的上下文生成文本。
优势： 这种单向方法虽然有效，但可能会限制模型对上下文的理解。 - 在不同语料库上进行预训练：
特点： LLM 在大量不同的数据集上进行预训练，以学习语言的复杂性。
优势： 这种预训练有助于 LLM 捕捉到广泛的语言模式和信息。 - 应用：
使用案例： LLM 可应用于文本补全、摘要、翻译和内容生成等任务。
对话模型：
- 互动对话焦点：
特点： 聊天模型专为与用户进行互动对话而设计。
应用： 它们旨在理解用户在对话中的询问或提示，并根据上下文做出回应。
其他信息：另一方面，聊天模型提供了结构更合理的应用程序接口，更适合会话任务。此外，它们还能记住以前与用户的交流，因此更适合进行有意义的对话。 - 双向语境理解：
特点： 聊天模型（如 OpenAI 的 ChatGPT）使用一种更双向的方法，同时考虑对话中的前后语境。
优势： 这种双向理解增强了模型在动态对话中保持上下文的能力。 - 针对对话流进行微调：
特点： 对聊天模型进行微调，以更好地处理会话动态、连贯性和用户参与度。
优势： 这种微调过程有助于调整模型的行为，以获得更自然、更适合上下文的聊天体验。此外，它们还能从人类反馈的强化学习中获益，这有助于改善它们的反应。 - 应用：
使用案例： 聊天模型非常适合虚拟助理、客户支持聊天机器人和交互式对话系统等应用。
局限性：
注意事项： 聊天模型在推理方面仍有一些局限性，可能需要谨慎处理，以避免产生幻觉和不恰当的内容。
到了这里，关于大型语言模型（LLM, Large Language Models）基模和 Chat 模型之间的区别的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
