本文涉及到的详细测试代码和测试步骤放置于：
https://github.com/davidsajare/david-share.git
下的：Deep-Learning/SFT-Base-or-Instruct-Model,本文中不再赘述代码实现。
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在大型语言模型（LLM）的应用中，微调是一个关键步骤。微调可以使模型更好地适应特定任务或数据集。然而，随着LLM的发展，出现了两种主要版本：基础LLM和指令LLM。本文将探讨这两种版本的区别，并讨论在实际应用中应该选择哪种版本进行微调。
一、什么是基础LLM和指令LLM？
基础LLM
基础LLM是在大量文本数据上进行预训练的模型，其训练目标是预测下一个标记。这种模型没有特定的格式约束，可以生成非常多样化的文本。然而，基础LLM可能不会直接回答用户的提示，且在生成过程中可能会重复或偏离主题。
指令LLM
指令LLM是在基础LLM的基础上，通过复杂的管道进行微调，使其能够更好地响应用户指令。这些模型经过监督微调（SFT）、带有人类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO）等多个后训练阶段，能够生成更符合人类偏好的答案，并且通常用于聊天应用中。
二、微调基础LLM与指令LLM的区别
基础LLM的微调
基础LLM在微调时，模型会根据新的数据更新权重，逐渐适应新的任务或数据集。由于基础LLM没有特定的格式约束，它可以更快地学习新的特征和风格。
指令LLM的微调
指令LLM已经经过复杂的后训练过程，具有特定的格式和系统指令。如果对指令LLM进行微调，可能会引入与原有系统指令和模板的冲突，导致生成的结果不符合预期。此外，指令LLM在微调过程中可能会部分丧失其原有的安全性和偏好对齐能力。
三、为什么不建议微调指令LLM？
破坏原有训练：微调指令LLM会部分撤销其原有的SFT和DPO训练成果，导致模型生成的答案不再完全符合人类偏好。
系统指令冲突：微调指令LLM会引入新的系统指令，与原有指令发生冲突，导致生成结果不一致。
安全性问题：指令LLM经过安全性训练，微调可能会破坏这些安全性约束，导致生成不安全的内容。
