基座模型与对话模型的差异 | AI生成和翻译
很好的问题！我们来详细解析一下：
1. 基础版 GPT-5 模型
- 基础版 GPT-5 是在海量文本上训练的大型语言模型
- 它没有内置关于如何与用户互动的指令——仅能预测序列中的下一个标记
- 如果你用指令提示它，通常会得到非常字面的补全结果，而非自然对话
- 开发者通常将基础模型用于以下场景：
- 基于自有数据进行微调
- 针对结构化提示生成补全内容
- 在没有人类反馈强化学习（RLHF）的情况下研究原始模型行为
2. GPT-5-Chat（指令优化/对话模型）
- 对话模型是在基础版 GPT-5 上经过微调，使其能够遵循指令并进行对话交互
- 通过RLHF和精选数据集训练后，该模型能够：
- 理解对话上下文
- 礼貌且连贯地回应
- 在被要求提供违规内容时拒绝回答
- 由于针对类聊天交互进行了优化，它通常更具“亲和力”——会使用表情符号、项目符号、标题和对话式语气
- 这使其成为ChatGPT、智能助手和支持机器人的默认选择
✅ 形象比喻：
- 基础版 GPT-5 = 原始引擎
- GPT-5-Chat = 经过调校并封装成可直接驾驶的汽车
💡 这就是为什么你会注意到表情符号和友好排版——这正是对话模型为提升用户体验而进行微调的体现
需要我通过对比示例展示同一提示在 GPT-5 基础版与 GPT-5-Chat 中的响应差异吗？