【已解决】 在用llava架构训vlm时，llm基模选择base模型好还是chat模型好呢？
看很多模型都是用base，但像mobilevlm用的chat模型效果指标也挺好。而且llava1.6的34b基模也是在Yi34b上finetune过的。所以有人做过实验测试vlm用base或chat的差别吗？
最佳答案 2025-01-14 00:00
在选择用于视觉语言模型（VLM）训练的语言模型（LLM）基模型时，选择使用基模型（base）还是聊天模型（chat）取决于具体的应用场景和目标。
Base模型：通常用于从头开始训练或在特定任务上进行微调。它们通常不包含任何特定任务的预训练，因此更为通用。这使得它们在需要对新任务进行专门适配时具有一定的灵活性。
Chat模型：这些模型通常已经过在对话数据上的微调，因此在处理对话或生成自然语言响应时可能表现更好。如果你的VLM应用需要更多地关注对话能力或生成自然语言的质量，那么使用chat模型可能更有优势。
从现有的研究和实践来看，选择base模型还是chat模型取决于：
- 任务需求：如果你的任务需要更多的对话能力，chat模型可能更合适。
- 训练资源：base模型可能需要更多的训练数据和计算资源来达到与chat模型相似的对话性能。
- 模型复杂性：chat模型可能已经在某些对话任务上进行过优化，因此可以在某些情况下减少训练时间。
关于具体的实验测试，社区中可能有一些研究比较了这两种方法的效果，但结果可能会因数据集、任务和模型架构的不同而有所变化。建议在开始项目之前，进行小规模的实验来测试哪种模型在你的特定应用场景中表现更好。
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