【开源大模型生态8】这么多开源大模型

这张图片列出了多个开源的大模型，按照应用层、平台层、基础层和算力层进行了分类。下面我会为您逐一介绍这些模型及其特点：

应用层

• AquilaCode: 一种用于自然语言处理的应用程序，可能是用于文本编码或解码的任务。
• SQLCoder: 可能是一种用于编写SQL查询代码的模型。
• Colossal-chat: 大型聊天模型，用于对话生成。
• Distil-Whisper: Whisper模型的一个轻量级版本，用于语音转文本任务。
• LLaMA-2-7B-32k: 大型语言模型，具有20亿参数，用于多种NLP任务。
• OpenLLaMA 13B: 类似于LLaMA的大型语言模型，拥有130亿参数。
• Skywork-13B: 另一款130亿参数的语言模型。

平台层

• Qwen: 一个用于自然语言理解的平台。
• vacuna: 可能是一款疫苗相关的AI平台。
• BGE: 基于图形神经网络的通用表示学习平台。
• ERNIE 1.0: 百度研发的预训练语言模型。
• Pangu Alpha: 掌门科技的超大规模语言模型。
• AgentLM: 一种强化学习驱动的语言模型。

安全层

• LightGPT: 轻量级的预训练语言模型。
• BERT: Google发布的双向Transformer模型。
• Llama: 一个用于自然语言处理的模型。
• ERNIE 1.0: 百度研发的预训练语言模型。
• E5-Large-v2: E5系列的大型语言模型。

基础层

• BGE: 基于图形神经网络的通用表示学习平台。
• CPM-Bee: 中文预训练模型CPM的小型版本。
• StarCoder: 用于编程任务的模型。
• Pythia: Facebook AI Research开发的深度学习库。
• MOSS: 多模态开放源代码生成器。
• XGen: 用于生成任务的模型。
• GPT-J: GPT系列的变体，由EleutherAI开发。
• ChatGLM: 用于对话生成的模型。
• Falcon: 高性能计算框架。
• XVERSE: 用于虚拟世界模拟的模型。
• GPT-Neo: 开源的GPT-3替代品。
• Llama: 一个用于自然语言处理的模型。
• StableDiffusion XL: 稳定扩散模型的变体。

算力层

• GPU算力: 使用GPU硬件加速的计算能力。
• 云算力: 利用云计算资源提供的计算能力。

以下是几个国内外流行的、影响力较大的开源大模型案例：

1. LLaMA-2 (Large Language Model)： LLaMA-2 是Meta Platforms（原Facebook）发布的一个大型语言模型系列，旨在提供广泛的自然语言处理能力。LLaMA-2 的不同版本具有不同的参数规模，例如LLaMA-2-7B-32k就是一个拥有70亿参数的模型，专为处理长文本序列设计。这类模型通常用于文本生成、问答、翻译等多种NLP任务。

2. OpenLLaMA 13B： OpenLLaMA 13B 是一个开源的、拥有130亿参数的大型语言模型。这类模型因其参数量适中，同时具备较强的性能，在科研和工业界都受到了欢迎。它可以用于多种语言处理任务，如文本生成、摘要、翻译等。

3. Skywork-13B： Skywork-13B 是由昆仑万维开发的开源大模型，拥有130亿参数，并且附带了一个巨大的中文数据集。这款模型对于中文环境下的自然语言处理任务有着较好的表现，包括但不限于对话系统、机器翻译、文本摘要等。

4. Grok-1： Grok-1 是由马斯克的xAI团队研发的最大开源大语言模型之一，其总参数量达到了314B（即3140亿）。Grok-1 采用混合专家（MoE）架构，这使得它能够在多任务处理中表现出色，特别是在需要大量计算资源的任务中。

5. Qwen： Qwen 是阿里云开发的一款开源大模型，在多个评测数据集上显示出了优异的表现，尤其是在自然语言理解与生成、数学运算解题以及代码生成等方面。Qwen 作为一款开源模型，为开发者和研究人员提供了更多探索和改进的可能性。

6. ChatGLM-6B： ChatGLM-6B 是一个支持中英文双语问答的对话语言模型，由智谱华章科技公司开发。这款模型针对中文环境进行了优化，并且是完全开源的，这意味着它可以被广泛应用于各种场景，比如客户服务、教育、个人助手等。

其实，说是开源，以上很多大模型，都不是完全开源的，甚至有一些商业的开源大模型。因为开源吸引眼球，所有都是蹭一下流量。

比如其中的Qwen，就是千问，是由阿里云开发的大型语言模型，虽然Qwen的部分组件或版本可能对外公开了一定程度上的代码，但严格来说，Qwen并不是完全开源的。这意味着虽然可能提供了一些API接口供外部使用，或者部分源代码对外开放用于研究和评估，但是整个模型的全部源代码、训练数据集以及详细的训练配置可能并未完全公开。

对于大型语言模型而言，完全开源通常意味着提供完整的源代码、训练脚本、模型权重以及其他必要的资源，使得第三方可以在本地环境中复现模型的训练过程和运行结果。然而，出于商业利益、安全性考虑或知识产权保护等原因，很多由大公司开发的先进模型并不会完全开源，而是选择以API服务的形式提供给用户，或者仅开放部分功能。

这其实是比较真实的开源大模型的现状。