【已解決】 在用llava架構訓vlm時，llm基模選擇base模型好還是chat模型好呢？
看很多模型都是用base，但像mobilevlm用的chat模型效果指標也挺好。而且llava1.6的34b基模也是在Yi34b上finetune過的。所以有人做過實驗測試vlm用base或chat的差別嗎？
最佳答案 2025-01-14 00:00
在選擇用于視覺語言模型（VLM）訓練的語言模型（LLM）基模型時，選擇使用基模型（base）還是聊天模型（chat）取決于具體的應用場景和目標。
Base模型：通常用于從頭開始訓練或在特定任務上進行微調。它們通常不包含任何特定任務的預訓練，因此更為通用。這使得它們在需要對新任務進行專門適配時具有一定的靈活性。
Chat模型：這些模型通常已經過在對話數據上的微調，因此在處理對話或生成自然語言響應時可能表現更好。如果你的VLM應用需要更多地關注對話能力或生成自然語言的質量，那么使用chat模型可能更有優勢。
從現有的研究和實踐來看，選擇base模型還是chat模型取決于：
- 任務需求：如果你的任務需要更多的對話能力，chat模型可能更合適。
- 訓練資源：base模型可能需要更多的訓練數據和計算資源來達到與chat模型相似的對話性能。
- 模型復雜性：chat模型可能已經在某些對話任務上進行過優化，因此可以在某些情況下減少訓練時間。
關于具體的實驗測試，社區中可能有一些研究比較了這兩種方法的效果，但結果可能會因數據集、任務和模型架構的不同而有所變化。建議在開始項目之前，進行小規模的實驗來測試哪種模型在你的特定應用場景中表現更好。
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