大型语言模型(LLMs)无疑是此次AI革命的关键,它们基于Transformer架构,通过预训练大量文本数据,获得惊人的对话和任务处理能力。

尽管如此,目前备受欢迎的大模型,**诸如ChatGPT和Bard,都建立在专有的闭源基础之上,**这无疑限制了它们的使用,并导致技术信息的透明度不足。

然而,开源AI大模型(LLMs)正逐渐崭露头角,它们不仅增强了数据的安全性和隐私保护,还为用户节省了成本,减少了对外部依赖,实现了代码的透明性和模型的个性化定制。更重要的是,开源LLMs积极支持社区的发展,推动着整个领域的创新和发展!

在本文,我会详细介绍下,10个顶级开源LLMs大模型!

1. LLaMA 3

近期,Meta 重磅发布发布两款开源Llama 3 8B与Llama 3 70B模型,供外部开发者免费使用。Meta表示,Llama 3 8B和Llama 3 70B是目前同体量下,性能最好的开源模型。

LLaMA 无疑是开源模型的顶流,国内好多大模型都是基于它实现的! 它通过人类反馈的强化学习 (RLHF) 进行了微调。它是一种生成文本模型,可以用作聊天机器人,并且可以适应各种自然语言生成任务,包括编程任务。

从其分享的基准测试可以看出,Llama 3 400B+ 的实力几乎媲美 Claude 超大杯以及 新版 GPT-4 Turbo,虽然仍有一定的差距,但足以证明其在顶尖大模型中占有一席之地。

模型下载链接:https://llama.meta.com/llama-downloads/

GitHub项目地址:https://github.com/meta-llama/llama3

2. Phi-3

Phi 是由微软 AI 研究院最新开发的一个开源「小型语言模型」,可商用,卖点是小,需要的资源少。

模型包括 Phi-3-Mini、Phi-3-Small 和 Phi-3-Medium。其中,Phi-3-Mini 最小,只有 3.8B 的参数,但在重要的基准测试中的表现可与大型模型如 Mixtral 8x7B 和 GPT-3.5 媲美而更大的 Small 和 Medium ,在扩展的数据集的加持下就更牛逼了。

《Phi-3 技术报告:一个能跑在手机上的大模型》:https://arxiv.org/abs/2404.14219

链接:https://huggingface.co/microsoft(待上线)

3. BERT

BERT是早期大型语言模型的代表作,底层技术基于Transformer架构。谷歌于2017年开发并在《注意力是你所需要的一切》中介绍了它。作为测试Transformer潜力的首批实验之一,BERT在2018年开源后迅速在自然语言处理任务中取得先进性能。由于其创新和开源性质,BERT成为最受欢迎的LLMs之一,有数千种开源、免费和预训练的模型用于各种用例。不可否认的是,近年来谷歌对开源大模型的态度变得较为冷漠。

链接:https://github.com/google-research/bert
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4. Falcon 180B

Falcon 40B已在开源LLM社区获得高度评价,位列Hugging Face排行榜首位。新推出的Falcon 180B展示了专有与开源LLM间差距正快速缩小。2023年9月,阿联酋技术创新研究所宣布,Falcon 180B正在接受1800亿参数的训练,其计算能力令人瞩目,已在多种NLP任务中超越LLaMA 2和GPT-3.5。尽管免费供商业和研究使用,但运行Falcon 180B需大量计算资源。

5. BLOOM

BLOOM 于 2022 年推出,经过与来自 70+ 个国家的志愿者和 Hugging Face 的研究人员为期一年的合作项目,BLOOM 是一种自回归LLM训练,可使用工业规模的计算资源在大量文本数据上继续从提示开始文本。

BLOOM 的发布标志着生成式 AI 开源化的重要里程碑。BLOOM 拥有 1760 亿个参数,是最强大的开源之一LLMs,能够以 46 种语言和 13 种编程语言提供连贯准确的文本。

其透明度是其核心特点,源代码和训练数据均可访问,方便运行、研究和改进。此外,BLOOM可通过Hugging Face生态系统免费使用。

链接:bigscience.huggingface.co

6. XGen-7B

多家公司纷纷参与LLM竞赛,Salesforce于2023年7月推出XGen-7BLLM。多数开源LLMs提供有限信息的大答案,而XGen-7B支持更长的上下文窗口。其高级版本XGen-7B-8K-base拥有8K上下文窗口。虽然XGen使用7B参数进行训练,远少于其他强大LLMs,但效率颇高。

尽管尺寸较小,XGen表现卓越,适用于商业和研究,但XGen-7B-{4K,8K}-inst版本除外,该版本经教学数据和RLHF训练,以非商业许可发布。

7. GPT-NeoX 和 GPT-J

GPT-NeoX和GPT-J是由EleutherAI实验室开发的GPT的开源替代品,分别拥有200亿和60亿参数。尽管与其他超过1000亿参数的LLMs相比,它们依然能提供高精度结果。它们经过22个高质量数据集的训练,适用于多个领域和用例。

与GPT-3不同,GPT-NeoX和GPT-J未接受RLHF训练。可用于各种自然语言处理任务,包括文本生成、情感分析以及研究和营销活动开发,并可通过NLP Cloud API免费获取。

8. Vicuna13-B

Vicuna-13B是一个开源对话模型,基于LLaMa 13B进行微调,训练数据来自ShareGPT收集的用户共享对话。

作为一款智能聊天机器人,Vicuna-13B在多个行业有广泛应用,如客户服务、医疗保健、教育、金融和旅游/酒店。

初步评估表明,Vicuna-13B在90%以上的案例中优于LLaMa2和Alpaca等其他模型。

9. M****istral 7B

Mistral 7B v0.2 是 Mistral-7B-Instruct-v0.2 的基础预训练模型,属于「Mistral Tiny」系列。此次更新主要提升上下文长度至32K,Rope Theta设为1e6,并取消滑动窗口。

链接:https://mistral.ai/

10. 零一万物

Yi系列模型是01.AI推出的下一代开源大型语言模型,旨在成为双语语言模型领域的佼佼者。该模型利用3T多语言语料库进行训练,具备出色的语言理解、常识推理和阅读理解等能力。

据2024年1月数据显示,Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位列第二,仅次于GPT-4 Turbo,且优于其他LLM如GPT-4、Mixtral、Claude。此外,Yi-34B模型在Hugging Face Open LLM Leaderboard和C-Eval等各种基准测试中,均排名第一,超越所有现有开源模型,如Falcon-180B、Llama-70B、Claude。这些成绩使Yi系列模型成为全球最强大的LLM模型之一,展现出广阔的应用前景。

论文:https://arxiv.org/abs/2403.04652

链接:https://github.com/01-ai/Yi

如何选择适合您需求的开源LLM

开源LLM领域正迅速扩大,全球开发人员合作升级和优化LLMs版本,性能差距有望缩小。选择开源LLM时,需考虑以下因素,找到最适合您需求的LLM:

  • 您的目标是什么?注意许可限制,选择适合商业用途的LLM。

  • 为什么需要LLM?考虑是否有必要使用LLM实现您的想法,避免不必要的花费。

  • 您需要的精度如何?大型LLMs通常更准确。如需要高精度,可选择如LLaMA或Falcon的大型模型。

  • 您愿意投入多少资金?大型模型需要更多资源。考虑基础设施和云提供商成本。

  • 能否使用预训练模型?如适合预训练模型的使用场景,可节省时间和金钱。

结语

IT行业的历史告诉我们,开源是软件领域里的一大潮流,它推动了应用生态的繁荣。但自从ChatGPT出现后,Open AI却选择了闭源,这使得开源大模型的发展似乎停滞在了GPT3.5的阶段。不过,业界还是有一些口碑不错的前沿开源大模型,比如Meta的LLaMA3、Mistral的Mistral 8x7B和零一万物的Yi-34B等。

虽然开源模式在构建生态方面很给力 ,但因为算力和算法等方面的限制,它在大模型领域的发展还充满了不确定性。 甚至有人担心,开源模型会逐渐落后。好在Llama 3的出现,给开源模型带来了一线希望。这场关于开源与闭源的辩论还在继续,咱们就拭目以待,看看开源和闭源将如何共同塑造AI的未来吧!

在大模型时代,我们如何有效的去学习大模型?

现如今大模型岗位需求越来越大,但是相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。
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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性

• 成为一名全栈大模型工程师,包括Prompt,LangChain,LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程;

• 能够拥有模型二次训练和微调能力,带领大家完成智能对话、文生图等热门应用;

• 薪资上浮10%-20%,覆盖更多高薪岗位,这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域;

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术,也_想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把都打包整理好,希望能够真正帮助到大家_。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,下面是我整理好的一套完整的学习路线,希望能够帮助到你们学习AI大模型。

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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三、AI大模型经典PDF书籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型各大场景实战案例

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结语

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