开源大型语言模型概览：多语种支持与中文专注
- 开源大型语言模型概览：多语种支持与中文专注
- 什么是大型语言模型
- 如何工作
- 大型语言模型的发展
- 应用领域
- 开源大语言模型概览
- 支持多种语言的开源LLMs
- LLaMA（由Meta开发）
- BERT（由Google开发）
- 支持中文的开源LLMs
- YAYI 2
- Baichuan-13B
- Chinese GPT (由THUNLP开发)
- MOSS
- 其他重要的开源LLMs
- Mistral
- GPT-J
- OPT-175B
开源大型语言模型概览：多语种支持与中文专注
开源大型语言模型在自然语言处理领域发挥着越来越重要的作用，近年来涌现出了大量的开源项目，不仅丰富了算法的选择，也促进了人工智能的创新和实际应用。本文将介绍10个知名的开源语言模型，并特别关注其中至少4个支持中文的大型模型。
什么是大型语言模型
大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，其训练所使用的数据集非常庞大，能够捕获语言的复杂性和多样性。这类模型通常由数以亿计的参数组成，使得它们能够有效地处理、预测和生成自然语言文本。
如何工作
大型语言模型通常采用了Transformer架构，诸如GPT（Generative Pre-trained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）这样的模型在训练时，会通过阅读大量文本来学习语言的使用模式。这使得它们在处理诸如翻译、摘要、问题回答、写作辅助等自然语言理解任务时，表现出色。
大型语言模型的发展
早期的语言模型较小，通常包含数百万参数，并依赖于简单的统计学。随着硬件性能的提升和算法的创新，现代大型语言模型如GPT-3和BERT等已发展到数百亿参数规模。
应用领域
大型语言模型在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：
- 聊天机器人
- 写作和编辑助手
- 语言翻译
- 语义搜索引擎
- 文本分类与情感分析
开源大语言模型概览
开源大语言模型（LLMs）已成为人工智能语言处理领域的重要里程碑，它们通常包含数十亿到数千亿的参数，并且在世界范围内促进了技术创新和研究的飞速发展。以下列举了一些目前互联网上可找到的开源大语言模型及支持中文的模型，包括它们的简介和开源地址。
支持多种语言的开源LLMs
LLaMA（由Meta开发）
- 简介：Meta 开发的大型预训练语言模型，强调模型尺寸的灵活性。
- 开源地址：LLaMA GitHub
BERT（由Google开发）
- 简介：双向编码器表示转换器，为下游任务提供强大的语言表示。
- 开源地址：BERT GitHub
支持中文的开源LLMs
YAYI 2
- 简介：一个面向中文应用的多语言LLM，训练数据集丰富，包括预处理管道。
- 开源地址：YAYI 2 arXiv
Baichuan-13B
- 简介：新发布的开源中文AI语言模型，面向企业研究使用。
- 开源地址：Baichuan-13B AI Business
Chinese GPT (由THUNLP开发)
- 简介：清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的基于GPT架构的中文预训练模型。
- 开源地址：Chinese GPT GitHub
MOSS
- 简介：支持中英双语且支持多插件的开源对话语言模型。
- 开源地址：MOSS Zhihu
其他重要的开源LLMs
Mistral
- 简介：专为云计算优化的大型语言模型，面向模型效率和能效性能。
- 开源地址：Mistral GitHub
GPT-J
- 简介：由EleutherAI开发的开源GPT-3变体，拥有大量的参数，并且开源。
- 开源地址：GPT-J GitHub
OPT-175B
- 简介：由Meta AI提供的1750亿参数级别的开放预训练变换器。
- 开源地址：OPT-175B Hugging Face
