基座模型

【LLM技术全景】开源大模型生态：如何选择适合你的基座模型？摘要：本文是《LLM技术全景：从Token到部署》系列第六篇。随着LLaMA开源引爆生态，现在已有数十个开源大模型可供选择。但"选择困难症"也随之而来：LLaMA、ChatGLM、Qwen、DeepSeek、Mistral……到底哪个更适合我的项目？本期将系统对比主流开源模型的技术特点、中文能力、部署成本，并提供一套"模型选择决策树"，帮助开发者在2026年做出最合适的技术选型。

基础篇--概念原理-27-基座模型是什么？怎么理解？——从原理到实战，一篇讲透作者：Weisian 发布时间：2026年4月直击痛点：“面试官：‘大模型的基座模型是什么？’你：‘就是预训练好的模型……’面试官：‘那基座模型和微调后的模型有什么区别？为什么不能直接用基座模型做对话？’你：‘呃……这个……’——这就是基座模型理解不深的‘死亡问答’：看似基础的概念，却能暴露你对大模型完整生命周期的认知盲区。”

了解针对基座大语言模型（类似 ChatGPT 的架构，Decoder-only）的重头预训练和微调训练🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/随着自然语言处理（NLP）技术的飞速进步，基于 Transformer 架构的大语言模型在众多任务中取得了显著成就。特别是 Decoder-only 架构，如 GPT 系列模型，因在生成任务和零样本泛化中的出色表现而备受瞩目。本文旨在深入剖析从头预训练及微调此类大型基座语言模型的核心策略与面临的挑战。

我是有底线的