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【AI Guide】AI面试攻略只用看这一篇就够了!力争做全网最全的AI面试攻略——大模型(三十一)BASE与CHAT模型

【AI Guide】AI面试攻略只用看这一篇就够了!力争做全网最全的AI面试攻略——大模型(三十一)BASE与CHAT模型

    • BASE与CHAT模型
      • 底座模型(Base Model)
        • 特点
        • 示例
        • 应用
      • 聊天模型(Chat Model)
        • 特点
        • 示例
        • 应用
      • 底座模型与聊天模型的区别
        • 任务定位
        • 微调方式
        • 上下文理解
    • 多轮对话任务
      • 多轮对话任务的数据集格式
        • 常见格式
          • 解释
          • 解释
          • 输出格式
    • 微调过程
      • 数据准备
      • 微调模型
      • 微调细节
      • 训练过程
      • 微调后预测

BASE与CHAT模型

底座模型(Base Model)和聊天模型(Chat Model)是当前大规模预训练语言模型(如GPT、BERT等)中常见的两类模型,它们在不同的应用场景中扮演着重要的角色。

底座模型(Base Model)

底座模型(Base Model)通常是指一种通用的、没有针对特定任务进行微调的预训练模型。它通常在一个非常大规模的文本语料库上进行预训练,学习到广泛的语言模式、语法结构、词汇关系等,形成了一个强大的语言理解和生成的能力。底座模型的核心目标是为后续的任务微调提供基础,或者作为多种下游任务的通用模型。

特点
  • 通用性:底座模型具有较强的通用能力,适用于多种自然语言处理(NLP)任务,如文本分类、情感分析、实体识别等。
  • 大规模预训练:底座模型通常在大规模的语料库上进行预训练,涵盖多种语言现象,因此它能够在多种语言场景下进行较为准确的推理。
  • 未微调:底座模型一般是一个通用的语言模型,未针对特定任务进行优化,通常
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