基础模型

基础模型以高昂成本在大规模、多样化的数据集上预训练一次，然后通过提示词、微调或检索适配各种具体用途。同一个模型可以同时支撑聊天机器人、编程助手和文档分析工具。Bommasani 等人在 2021 年提出这一术语，既强调这种复用，也提醒一个模型的缺陷会扩散到所有基于它构建的产品中。

为什么重要：大多数 AI 软件都构建在少数几家厂商的基础模型之上。了解产品使用了哪个模型，有助于你判断它的能力、数据处理链条，以及它在多大程度上依赖另一家公司的定价和政策决定。

举例：一家初创公司通过 API 调用基础模型，再加上自己的录音、转录流程和界面，做出了一款 AI 会议助手。

局限：基础模型的通用训练并不能让它自动成为你所在领域的专家；基于同一模型的产品，也可能因提示词、数据和设计不同而在质量上相差很大。