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【AI面试秘籍】| 第22期：进行SFT时,基座模型选用Chat还是Base模型?

news 2025/6/5 11:53:35

SFT，即有监督微调，是指在一个预训练好的大模型基础上，使用带有标签的数据集进行进一步训练，使其更好地适应特定任务或领域。基座模型，顾名思义，就是SFT的起点，可以是Chat模型（对话模型）或Base模型（基础模型）。

Chat模型通常在Base模型的基础上，经过大量的对话数据训练，使其具备理解和生成自然流畅对话的能力。例如，ChatGPT、LLaMA-2-chat等。

Base模型是未经特定对话数据训练的原始预训练模型，它拥有强大的语言理解和生成能力，但在对话方面可能不如Chat模型。例如，LLaMA-2、GPT-3等。

选择Chat模型还是Base模型作为SFT的基座，需要综合考虑以下几个方面：

对话类任务： 如果你的目标是构建一个对话系统，例如客服机器人、智能助手等，那么选择Chat模型作为基座通常会更高效。Chat模型已经具备了良好的对话能力，SFT可以在此基础上进行针对性的优化，缩短训练周期，提高模型性能。
非对话类任务： 如果你的任务是文本分类、摘要、翻译、代码生成等非对话任务，那么Base模型可能是一个更合适的选择。Base模型更注重对通用语言知识的学习，SFT可以在此基础上更好地适配特定任务的需求。

对话数据充足： 如果你拥有大量的高质量对话数据，即使选择Base模型作为基座，也能通过SFT训练出优秀的对话模型。但如果数据量有限，Chat模型的优势会更加明显。
领域专业性强： 如果你的SFT任务涉及特定领域，且该领域的语料与通用对话语料差异较大，那么Base模型可能更容易通过SFT来学习和适应领域知识。

计算资源： 通常情况下，对Chat模型进行SFT所需的计算资源可能相对较少，因为其已具备一定对话能力。对Base模型进行SFT，如果想达到与Chat模型相近的对话效果，可能需要更多的计算资源和更长的训练时间。
时间成本： Chat模型在对话任务上可以更快地收敛，节省训练时间。

对齐： Chat模型通常已经经过RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）等对齐训练，使其输出更符合人类偏好和价值观。如果你的应用对模型对齐有较高要求，选择Chat模型会省去一部分对齐的工作。
安全性： Chat模型在训练过程中通常会加入安全限制，避免生成有害、偏见或不当内容。如果你的应用对安全性有严格要求，Chat模型会是一个更安全的起点。

目标： 构建一个能够处理用户常见问题的智能客服。
建议： 选用Chat模型作为基座。Chat模型天生具备对话能力，通过SFT引入行业特定知识和话术，能够快速构建高效且用户体验良好的智能客服。例如，基于LLaMA-2-chat进行SFT。

目标： 开发一个针对法律文献的自动摘要工具。
建议： 选用Base模型作为基座。法律文本的专业性很强，通用Chat模型可能难以很好地理解其中的专业术语和逻辑关系。从Base模型开始，使用大量法律文献进行SFT，能够更好地学习领域知识，生成高质量的摘要。例如，基于LLaMA-2进行SFT。

目标： 构建一个辅助程序员生成代码片段的工具。
建议： 选用Base模型。代码生成并非典型的对话任务，更侧重于对语法、逻辑和API的理解。Base模型在代码领域进行预训练后，通过SFT在特定编程语言和框架上进行微调，效果会更好。

任务导向原则： 核心是根据SFT任务的类型来选择基座模型。对话任务优先考虑Chat模型，非对话任务优先考虑Base模型。
“延续”与“重塑”：
- Chat模型 + SFT： 可以看作是“延续”模型已有的对话能力，在其基础上进行领域知识的注入和行为的微调。
- Base模型 + SFT： 更多的是“重塑”模型的能力，使其从通用语言模型转向特定任务或领域模型。
数据质量是关键： 无论选择哪种基座模型，SFT的效果最终都取决于微调数据集的质量和数量。高质量的指令遵循数据和领域数据是SFT成功的基石。
考虑多轮对话能力： 如果你的SFT任务需要模型具备多轮对话能力，Chat模型通常会提供更好的起点，因为它们在预训练阶段已经学习了对话上下文的维护。Base模型可能需要通过SFT引入更多多轮对话的机制。
评估与迭代： SFT是一个迭代的过程。即使选择了合适的基座模型，也需要通过详细的评估指标（如困惑度、BLEU、ROUGE，或特定任务指标）来衡量模型性能，并根据结果调整数据、模型结构或训练策略。
RLHF的价值： 对于需要良好对齐和遵循人类指令的模型，即使以Base模型为起点进行SFT，后续也可能需要引入RLHF来进一步提升模型的效果和安全性。