大型语言模型(LLM, Large Language Models)基模和 Chat 模型之间的区别

news/2024/4/25 20:10:25

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。

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:

  • Qwen-72B 和 Qwen-72B-Chat
  • ChatGLM3-6B-Base 和 ChatGLM3-6B

二、详细对比

基础模型:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。

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