突然想到了这个问题，网上搜集了一些资料，自己也总结一下
首先放一张llama2论文当中的图，可以很直观的看到区别
面试回答版
问题：
大语言模型base版和chat版的区别是什么？
回答：
base版本更适合文本补全、摘要、翻译和内容生成等任务，而chat版本适合多轮对话的任务。而base版有更强的泛化能力，chat版本是在base版本的基础上进行SFT和RLHF，有更好的对话能力和自然语言理解能力。实际业务环境中，需要根据业务和自身拥有的数据来进行选择。
追问：
我们在SFT的时候是在Base模型上训练还是在Chat模型上训练？
回答：
如果只有5k数据，可以在Chat模型上进行微调；如果有10w数据，可以在Base模型上进行微调。因为不知道Chat模型在SFT时具体的数据质量如何
这里的追问追答来自链接https://www.wehelpwin.com/article/4718
监督式微调（SFT）：
这种方法使用标注过的数据集来微调模型。在对话模型的背景下，标注的数据可能是由人类评估员生成的高质量对话，目的是让模型学会产生这种高质量的响应。
基于人类反馈的强化学习（RLHF）：
这种方法结合了几种技术，其中包括收集人类对模型生成内容的偏好，然后使用这些数据训练一个奖励模型，该模型可以判断模型输出的质量。然后，使用这个奖励模型指导强化学习过程，调整模型参数以更倾向于产生高质量的输出。
openai的回答
如果预测任务主要与对话系统或需要理解并生成自然语言对话相关，例如聊天机器人、虚拟助手或客户支持场景，那么选择经过特别优化用于处理对话的Chat版本可能更合适。Chat版本通常对上下文理解和维持对话连贯性进行了优化，从而能够提供更自然、流畅且符合对话习惯的回复。
相反，如果您的预测任务主要是基于文本的非对话型任务，如文本分类、实体识别、情感分析或其他类型的文本分析任务，Base版本可能是更好的选择。Base版本通常在更广泛的文本数据上训练，具备了处理多种自然语言处理任务的基础能力。
因此，总结一下关键考虑点：
任务类型：对话型任务选择Chat版本，非对话型任务选择Base版本。
数据类型：如果您的数据集主要是对话形式，选择Chat版本可能更有优势；如果是多种类型的文本，则Base版本更为适宜。
模型性能：考虑任务需求和性能指标选择最适合任务特点的版本。
目前来说，网上可以见到回答这个问题的网址如下，回答内容类似
- https://medium.com/@sujathamudadla1213/difference-between-large-language-models-llm-s-and-chat-models-3a3263194a8c
- https://blog.csdn.net/xieshaohu/article/details/136181775
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/682970183
