技术标签: 语言模型 AI 人工智能 GPT 大语言模型 开源
Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型,是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它能够学习到自然语言的语法和语义,从而可以生成人类可读的文本。
所谓"语言模型",就是只用来处理语言文字(或者符号体系)的 AI 模型,发现其中的规律,可以根据提示 (prompt),自动生成符合这些规律的内容。
LLM 通常基于神经网络模型,使用大规模的语料库进行训练,比如使用互联网上的海量文本数据。这些模型通常拥有数十亿到数万亿个参数,能够处理各种自然语言处理任务,如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。
本文对国内外公司、科研机构等组织开源的 LLM 进行了全面的整理。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,并针对中文进行了优化。该模型基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。
ChatGLM-6B 使用了和 ChatGLM 相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 虽然规模不及千亿模型,但大大降低了推理成本,提升了效率,并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。
MOSS 是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型, moss-moon
系列模型具有 160 亿参数,在 FP16 精度下可在单张 A100/A800 或两张 3090 显卡运行,在 INT4/8 精度下可在单张 3090 显卡运行。
MOSS 基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到,后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。
相比已有的中文开源模型,伶荔模型具有以下优势:
目前公开可用的模型有:
进行中的项目:
Chinese-Vicuna 是一个中文低资源的 LLaMA+Lora 方案。
项目包括
Chinese-LLaMA-Alpaca 包含中文 LLaMA 模型和经过指令微调的 Alpaca 大型模型。
这些模型在原始 LLaMA 的基础上,扩展了中文词汇表并使用中文数据进行二次预训练,从而进一步提高了对中文基本语义理解的能力。同时,中文 Alpaca 模型还进一步利用中文指令数据进行微调,明显提高了模型对指令理解和执行的能力。
ChatYuan 是一个支持中英双语的功能型对话语言大模型。ChatYuan-large-v2 使用了和 v1 版本相同的技术方案,在微调数据、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。
ChatYuan-large-v2 是 ChatYuan 系列中以轻量化实现高质量效果的模型之一,用户可以在消费级显卡、 PC 甚至手机上进行推理(INT4 最低只需 400M )。
华驼 (HuaTuo) 是基于中文医学知识的 LLaMA 微调模型。
此项目开源了经过中文医学指令精调 / 指令微调 (Instruct-tuning) 的 LLaMA-7B 模型。通过医学知识图谱和 GPT3.5 API 构建了中文医学指令数据集,并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调,提高了 LLaMA 在医疗领域的问答效果。
「鹏程·盘古α」是业界首个 2000 亿参数以中文为核心的预训练生成语言模型,目前开源了两个版本:鹏程·盘古α和鹏程·盘古α增强版,并支持NPU和GPU两个版本
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