【AIGuide】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CH

【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