基础模型（2026.08.25）

概念编号：068

一句话理解

基础模型是先在广泛数据上训练，再被适配到许多不同任务和产品中的模型底座。

具体解释

它不只为一个固定任务训练，而是通过大规模数据和算力学习较通用的表示与能力。后续可以通过后训练、微调、检索和工具调用，把它变成聊天、代码、视觉、搜索或 Agent 应用。

边界与易混淆概念

• 基础模型不等于基础设施：它指模型底座，不是 GPU、云平台或 API 网关。
• 基础模型不一定等于 LLM：视觉、语音和多模态模型也可以是基础模型。
• 可迁移不等于万能：下游系统仍会继承模型数据和训练中的缺陷。

例子

一个通用语言模型经过指令微调后，可以被不同产品包装成客服、写作助手或代码 Agent。

相关概念

• 预训练（Pre-training）（2026.08.24）
• 后训练（Post-training）（2026.08.24）
• 生成式AI（2026.08.25）

来源

• On the Opportunities and Risks of Foundation Models

概念卡更新日志

• 2026.08.25｜创建概念卡：依据 Foundation Models 论文和 AI 概念框架，登记为 068。