大模型基座与后续基座（通常指经过微调或增强的模型）之间的主要区别在于它们的训练目标、应用场景和性能表现。以下是具体的对比：

训练目标

• 基座模型（Base Model）：基座模型是通过海量数据预训练得到的，具备一定的通用能力，但通常不针对特定任务进行优化。它们相当于一个庞大的知识库，具备续写能力，但人类很难直接与其进行对话交互。
• 后续基座（SFT Model）：后续基座模型是在基座模型的基础上，使用特定任务的监督数据进行微调（Supervised Fine-tuning）得到的。这些模型通过微调过程学习了特定任务的知识，从而具备了与人类流畅对话的能力。

应用场景

• 基座模型：由于基座模型具备通用能力，它们可以应用于多种自然语言处理任务，如文本生成、语义理解、翻译、对话生成等。但需要进一步的微调才能适应特定场景。
• 后续基座：经过微调的后续基座模型则针对特定任务进行了优化，因此在特定任务上表现更佳。例如，ChatGPT、Alpaca、AquilaChat、ChatGLM等模型都是经过指令微调数据训练的有监督微调模型，具备与人类流畅对话的能力。

性能表现

• 基座模型：基座模型在未经微调的情况下，其性能可能较为通用，但在特定任务上可能不够精细。它们的能力需要通过微调来激发和提升。
• 后续基座：后续基座模型在特定任务上通常表现出更高的性能。例如，GPT-4在被微调后，能够在各种自然语言处理任务中达到更高的准确率和更好的会话体验。

总的来说，大模型基座与后续基座在训练目标、应用场景和性能表现上存在显著差异。基座模型提供通用能力，适用于多种任务，但需要微调以适应特定场景；而后续基座模型则针对特定任务进行优化，具备更高的性能表现。