1. 核心结论

• 基座模型（Foundation Model）是在大规模多样化数据上预训练的通用模型
• 基座模型本身不针对特定任务，但可以通过微调适配各种下游应用
• 选择基座模型需要考虑性能、成本、许可协议等因素

2. 基础概念

基座模型：大规模预训练的通用基础模型 预训练数据：用于训练基座模型的海量多源数据集 模型架构：基座模型的底层网络设计，如 Transformer Decoder 上下文窗口：模型一次能处理的最大 Token 数量

3. 实战场景

• 文本生成与理解
• 代码辅助
• 知识问答
• 多语言翻译

4. 关联笔记

• 大模型工作原理
• 指令微调
• 模型选择与对比