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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
- 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