2024年十大開源大型語言模型（LLM）

2024年十大開源大型語言模型（LLM）

人工智能正在迅速發(fā)展。它已經(jīng)讓位于許多非常強大的LLM（大型語言模型），這些LLM現(xiàn)在不僅屬于大型科技巨頭的領(lǐng)域，而且可以通過開源計劃獲得。此類模型的應(yīng)用范圍從NLP（自然語言處理）到代碼生成，它們正迅速成為醫(yī)療、教育和客戶服務(wù)的基本需求。到2024年，一些開源LLM無疑將在性能、社區(qū)支持和通用性方面表現(xiàn)出色。本文深入探討了2024年十大開源LLM的細節(jié)。

為什么要使用開源LLM？

開源LLM可用于實現(xiàn)可控性和透明度。成本不一定是一個積極變量，因為自托管及其所需的所有臨時工具和維護成本非常高。但是，AWSBedrock、OctoAI、Replicate等托管服務(wù)，在性能和成本方面仍然無法與同類最佳專有產(chǎn)品相競爭。

一般來說，開源模型在可調(diào)試性、解釋性和通過微調(diào)擴展其功能的能力方面更勝一籌。這將有助于根據(jù)問題領(lǐng)域定義的具體需求來引導(dǎo)LLM。

2024年最佳開源LLM

1、LLaMa（大型語言模型元人工智能）

LLaMA是MetaAI開發(fā)的資源效率最高的開源LLM之一。資源效率是設(shè)計LLaMA時關(guān)注的重點之一；其在計算要求方面優(yōu)于之前的版本，而性能卻沒有太大的妥協(xié)。該模型具有高度適應(yīng)性，可以在從文本分類到機器翻譯等各種NLP任務(wù)上輕松進行微調(diào)。

主要特點：

a.多種模型規(guī)模，從70億到650億個參數(shù)。

b.可以對較小的數(shù)據(jù)集進行微調(diào)。

c.活躍的社區(qū)，擁有大量文檔。

2、GPT-NeoX

Eleuther AI的GPT-NeoX旨在成為一款非常靈活且功能強大的LLM，展示OpenAI的GPT-3行列中模型可以實現(xiàn)的所有完整功能。Eleuther AI在Megatron-LM框架的基礎(chǔ)上構(gòu)建了它，還提供各種配置選項來滿足各種用例。GPT-NeoX將對研究人員和開發(fā)人員非常有用，其正在尋找一種非常強大的模型，可以定制以滿足廣泛的NLP任務(wù)。

主要特點：

a.支持高達200億個參數(shù)的模型。

b.廣泛的API，易于部署和集成。

c.定期更新和強大的社區(qū)支持。

3、Bloom

Bloom是BigScience的一項雄心勃勃的項目，BigScience是一項旨在使AI大眾化的全球研究計劃。其以合作模型開發(fā)流程而聞名，數(shù)百名研究人員為全球項目做出了貢獻。Bloom被設(shè)計為多語言版本，因此特別適用于全球應(yīng)用。

主要特點：

a.支持超過60種語言。

b.道德的人工智能實踐，注重透明度和包容性。

c.模型尺寸大，針對研究和生產(chǎn)進行了優(yōu)化。

4、Open LLaMA

作為Meta LLaMA模型的衍生產(chǎn)品，開源社區(qū)正在致力于Open LLaMA，以進一步提高其容量。此版本的重點將放在更易于訪問和適用于更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。因此，該模型特別適用于學(xué)術(shù)研究和工業(yè)領(lǐng)域的小型應(yīng)用。

主要特點：

a.社區(qū)驅(qū)動的改進和優(yōu)化。

b.改進了對微調(diào)和遷移學(xué)習(xí)的支持。

c.高頻率的更新和改進。

5、Cerebras-GPT

Cerebras Systems以其專業(yè)的AI硬件而聞名，該企業(yè)開源了一個名為Cerebras-GPT的LLM系列，并針對其晶圓級引擎對其進行了優(yōu)化。值得注意的是，這些模型的速度和效率使其非常適合實時應(yīng)用。

主要特點：

a.在專用AI硬件上進行性能優(yōu)化。

b.支持大規(guī)模部署，且延遲最小。

c.非常適合研究和商業(yè)用途。

6、OPT（Open Pretrained Transformer）

OPT是開放式預(yù)訓(xùn)練變壓器，這是一種開源的大規(guī)模語言模型，由Facebook AI Research(FAIR)開發(fā)的，可廣泛用于從文本生成到情感分析等各種用途。最后，公平性也被考慮在內(nèi)，并融入了各種減少偏見的策略。

主要特點：

a.規(guī)?？晒┻x擇，由小至超大型。

b.融入公平策略和減輕偏見技術(shù)。

c.高度重視人工智能的道德實踐。

7、T5（文本到文本轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)換器）

這是由Google Research開發(fā)的開源模型。它將所有NLP任務(wù)視為文本到文本的問題。因此，它可以輕松進行微調(diào)，并應(yīng)用于從翻譯和總結(jié)到回答問題等任務(wù)。由于它是開源的，因此也在研究和行業(yè)使用中得到了迅速采用。

主要特點：

a.針對不同NLP任務(wù)的統(tǒng)一框架。

b.提供不同規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型。

b.高度可擴展且適應(yīng)性強的應(yīng)用程序。

8、Red Pajama

Red Pajama是Together AI的一個開源項目，它提供了一個經(jīng)過訓(xùn)練的模型，其規(guī)模和能力水平與GPT-4等一些專有模型相似。該模型強調(diào)可訪問性和社區(qū)貢獻，因此是一個研究友好的LLM項目。由于易于使用和豐富的文檔，該項目受到教育工作者和開發(fā)人員的青睞。

主要特點：

a.允許多模式任務(wù)，例如文本和圖像生成。

b.帶有大量API和開發(fā)人員友好的庫。

c.每天為人工智能研究社區(qū)做出貢獻。

9、BLOOMZ

BLOOMZ是Bloom項目的擴展，有助于零樣本和少樣本學(xué)習(xí)。因此，它在標(biāo)記數(shù)據(jù)不足或幾乎不存在的任務(wù)中非常有用。因此，對于從事小眾領(lǐng)域的開發(fā)人員來說，BLOOMZ將是一個不錯的選擇，因為其訓(xùn)練的AI不需要任何廣泛的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

主要特點：

a.強大的零樣本和少樣本學(xué)習(xí)能力。

b.多語言支持，強調(diào)低資源語言。

c.模型設(shè)計過程中涉及道德考慮。

10、Falcon

Falcon是阿布扎比技術(shù)創(chuàng)新學(xué)院開發(fā)的高性能LLM之一。盡管如此，最特別的核心賣點是在大規(guī)模工業(yè)應(yīng)用中高效運行的能力。此外，F(xiàn)alcon已針對準(zhǔn)確性和高速性能進行了優(yōu)化，非常適合最苛刻的NLP任務(wù)。

主要特點：

a.可擴展性強，適合大規(guī)模部署。

b.針對CPU和GPU硬件進行了優(yōu)化。

c.高度重視工業(yè)應(yīng)用和商業(yè)用例。

總結(jié)

在2024年之前，開源LLM的前景從未如此充滿活力。這些模型不僅是研究人員使用的工具，而且已成為世界各地行業(yè)和應(yīng)用的基礎(chǔ)。從Meta的LLaMA到Bloom項目在開源LLM方面的合作努力，它們?yōu)閷Ｓ心Ｐ吞峁┝艘环N可訪問、合乎道德且功能強大的替代方案。

隨著人工智能的發(fā)展，這些模型無疑對于技術(shù)和社會的未來發(fā)展至關(guān)重要。通過深入研究這些頂級開源LLM，無論是開發(fā)人員、研究人員還是業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者，都將具備引發(fā)創(chuàng)新的必要條件，并成為各自行業(yè)的佼佼者。

常見問題解答：

1、什么是大型語言模型（LLM）？

答：大型語言模型(LLM)是一種人工智能模型，旨在基于大型數(shù)據(jù)集理解和生成類似人類的文本。這些模型用于文本生成、翻譯、摘要等任務(wù)。

2、為什么開源LLM很重要？

答：開源LLM非常重要，因為其為更廣泛的社區(qū)提供了可訪問且透明的AI工具，使研究人員、開發(fā)人員和企業(yè)能夠利用高級語言處理，而無需依賴專有解決方案。

3、開源LLM與專有模型相比如何？

答：在性能和通用性方面，開源LLM通?？膳c專有模型相媲美。但LLM還具有透明度、社區(qū)支持和定制等額外優(yōu)勢，使其更靈活地適應(yīng)特定用例。

4、可以將開源LLM用于商業(yè)目的嗎？

答：可以的。許多開源LLM都獲得商業(yè)使用許可，但重要的是要審查每個模型的特定許可條款，以確保合規(guī)性。

5、選擇開源LLM需要考慮的關(guān)鍵因素是什么？

答：選擇開源LLM時，要考慮模型的性能、可擴展性、語言支持、社區(qū)支持以及與現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施的兼容性等因素。

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