modelscope的LLM chat 模型和普通的LLM模型有什么区别吗?

ModelScope上的LLM（Language Modeling）聊天模型与普通的LLM模型有以下几点区别：

训练目标：

普通LLM模型：通常训练的目标是预测给定序列中的下一个单词或字符，这种模型在理解上下文和生成连续文本方面有一定的能力，但可能不是专门优化来支持对话交互。
LLM聊天模型：这类模型通常是针对对话任务进行额外的微调或专门训练，旨在更好地模拟人类对话，理解自然语言输入并产生流畅、连贯且相关的人类-like回应。
对话能力：

普通LLM：可能不具备或对话能力较弱，可能只能处理单轮或者基于特定上下文的文本生成，而不擅长多轮对话。
LLM聊天模型：设计用于多轮对话，能够保持对话的一致性和连贯性，理解对话历史，提供更加自然的对话体验。
应用场景：

普通LLM：常见应用包括文本完成、摘要生成、翻译等，但可能不适合实时聊天应用。
LLM聊天模型：适用于聊天机器人、客服自动化、虚拟助手等需要人机交互的场景。
性能指标：

普通LLM：评估可能侧重于语言生成的质量和一致性。
LLM聊天模型：除了语言质量，还关注对话的连贯性、信息性、以及用户满意度等指标。
使用方式：

普通LLM：可能直接调用generate方法生成文本。