基模型（Base Model）：

• 定义：基模型是通过大规模无监督学习训练得到的语言模型。它的训练数据通常来自于网络中的海量文本，任务是通过上下文预测下一个词（如GPT模型的训练方式）。
• 训练过程：无监督训练，模型并没有经过专门的指令式微调。它主要学会了语言模式、知识和常见的文本生成能力，但不一定能很好地理解和执行明确的指令。
• 使用场景：基模型可以用于广泛的自然语言生成任务，但用户需要提供较为具体和清晰的输入，否则模型的响应可能较为泛化或不准确。

Instruct模型（Instruction-tuned Model）：

• 定义：Instruct模型是在基模型的基础上，通过监督微调（Supervised Fine-tuning）或强化学习（Reinforcement Learning with Human Feedback，RLHF）等方式训练而成，专门用于理解和执行指令。
• 训练过程：Instruct模型的训练加入了人工标注的指令数据集。模型学习到如何根据明确的指令做出更合适的响应，尤其是在回答问题、执行任务等需要精确回答的场景中。训练时，人类提供了优质的示例和反馈，用于提升模型在指令理解方面的表现。
• 使用场景：Instruct模型更擅长执行任务或根据用户指令做出具体的响应。例如回答问题、提供建议或解决用户特定需求时，它能更好地理解用户意图，输出更符合期望的结果。