2024年十大开源大型语言模型（LLM）

2024年十大开源大型语言模型（LLM）

人工智能正在迅速发展。它已经让位于许多非常强大的LLM（大型语言模型），这些LLM现在不仅属于大型科技巨头的领域，而且可以通过开源计划获得。此类模型的应用范围从NLP（自然语言处理）到代码生成，它们正迅速成为医疗、教育和客户服务的基本需求。到2024年，一些开源LLM无疑将在性能、社区支持和通用性方面表现出色。本文深入探讨了2024年十大开源LLM的细节。

为什么要使用开源LLM？

开源LLM可用于实现可控性和透明度。成本不一定是一个积极变量，因为自托管及其所需的所有临时工具和维护成本非常高。但是，AWSBedrock、OctoAI、Replicate等托管服务，在性能和成本方面仍然无法与同类最佳专有产品相竞争。

一般来说，开源模型在可调试性、解释性和通过微调扩展其功能的能力方面更胜一筹。这将有助于根据问题领域定义的具体需求来引导LLM。

2024年最佳开源LLM

1、LLaMa（大型语言模型元人工智能）

LLaMA是MetaAI开发的资源效率最高的开源LLM之一。资源效率是设计LLaMA时关注的重点之一；其在计算要求方面优于之前的版本，而性能却没有太大的妥协。该模型具有高度适应性，可以在从文本分类到机器翻译等各种NLP任务上轻松进行微调。

主要特点：

a.多种模型规模，从70亿到650亿个参数。

b.可以对较小的数据集进行微调。

c.活跃的社区，拥有大量文档。

2、GPT-NeoX

Eleuther AI的GPT-NeoX旨在成为一款非常灵活且功能强大的LLM，展示OpenAI的GPT-3行列中模型可以实现的所有完整功能。Eleuther AI在Megatron-LM框架的基础上构建了它，还提供各种配置选项来满足各种用例。GPT-NeoX将对研究人员和开发人员非常有用，其正在寻找一种非常强大的模型，可以定制以满足广泛的NLP任务。

主要特点：

a.支持高达200亿个参数的模型。

b.广泛的API，易于部署和集成。

c.定期更新和强大的社区支持。

3、Bloom

Bloom是BigScience的一项雄心勃勃的项目，BigScience是一项旨在使AI大众化的全球研究计划。其以合作模型开发流程而闻名，数百名研究人员为全球项目做出了贡献。Bloom被设计为多语言版本，因此特别适用于全球应用。

主要特点：

a.支持超过60种语言。

b.道德的人工智能实践，注重透明度和包容性。

c.模型尺寸大，针对研究和生产进行了优化。

4、Open LLaMA

作为Meta LLaMA模型的衍生产品，开源社区正在致力于Open LLaMA，以进一步提高其容量。此版本的重点将放在更易于访问和适用于更广泛的应用领域。因此，该模型特别适用于学术研究和工业领域的小型应用。

主要特点：

a.社区驱动的改进和优化。

b.改进了对微调和迁移学习的支持。

c.高频率的更新和改进。

5、Cerebras-GPT

Cerebras Systems以其专业的AI硬件而闻名，该企业开源了一个名为Cerebras-GPT的LLM系列，并针对其晶圆级引擎对其进行了优化。值得注意的是，这些模型的速度和效率使其非常适合实时应用。

主要特点：

a.在专用AI硬件上进行性能优化。

b.支持大规模部署，且延迟最小。

c.非常适合研究和商业用途。

6、OPT（Open Pretrained Transformer）

OPT是开放式预训练变压器，这是一种开源的大规模语言模型，由Facebook AI Research(FAIR)开发的，可广泛用于从文本生成到情感分析等各种用途。最后，公平性也被考虑在内，并融入了各种减少偏见的策略。

主要特点：

a.规模可供选择，由小至超大型。

b.融入公平策略和减轻偏见技术。

c.高度重视人工智能的道德实践。

7、T5（文本到文本转换转换器）

这是由Google Research开发的开源模型。它将所有NLP任务视为文本到文本的问题。因此，它可以轻松进行微调，并应用于从翻译和总结到回答问题等任务。由于它是开源的，因此也在研究和行业使用中得到了迅速采用。

主要特点：

a.针对不同NLP任务的统一框架。

b.提供不同规模的预训练模型。

b.高度可扩展且适应性强的应用程序。

8、Red Pajama

Red Pajama是Together AI的一个开源项目，它提供了一个经过训练的模型，其规模和能力水平与GPT-4等一些专有模型相似。该模型强调可访问性和社区贡献，因此是一个研究友好的LLM项目。由于易于使用和丰富的文档，该项目受到教育工作者和开发人员的青睐。

主要特点：

a.允许多模式任务，例如文本和图像生成。

b.带有大量API和开发人员友好的库。

c.每天为人工智能研究社区做出贡献。

9、BLOOMZ

BLOOMZ是Bloom项目的扩展，有助于零样本和少样本学习。因此，它在标记数据不足或几乎不存在的任务中非常有用。因此，对于从事小众领域的开发人员来说，BLOOMZ将是一个不错的选择，因为其训练的AI不需要任何广泛的训练数据。

主要特点：

a.强大的零样本和少样本学习能力。

b.多语言支持，强调低资源语言。

c.模型设计过程中涉及道德考虑。

10、Falcon

Falcon是阿布扎比技术创新学院开发的高性能LLM之一。尽管如此，最特别的核心卖点是在大规模工业应用中高效运行的能力。此外，Falcon已针对准确性和高速性能进行了优化，非常适合最苛刻的NLP任务。

主要特点：

a.可扩展性强，适合大规模部署。

b.针对CPU和GPU硬件进行了优化。

c.高度重视工业应用和商业用例。

总结

在2024年之前，开源LLM的前景从未如此充满活力。这些模型不仅是研究人员使用的工具，而且已成为世界各地行业和应用的基础。从Meta的LLaMA到Bloom项目在开源LLM方面的合作努力，它们为专有模型提供了一种可访问、合乎道德且功能强大的替代方案。

随着人工智能的发展，这些模型无疑对于技术和社会的未来发展至关重要。通过深入研究这些顶级开源LLM，无论是开发人员、研究人员还是业务领导者，都将具备引发创新的必要条件，并成为各自行业的佼佼者。

常见问题解答：

1、什么是大型语言模型（LLM）？

答：大型语言模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在基于大型数据集理解和生成类似人类的文本。这些模型用于文本生成、翻译、摘要等任务。

2、为什么开源LLM很重要？

答：开源LLM非常重要，因为其为更广泛的社区提供了可访问且透明的AI工具，使研究人员、开发人员和企业能够利用高级语言处理，而无需依赖专有解决方案。

3、开源LLM与专有模型相比如何？

答：在性能和通用性方面，开源LLM通常可与专有模型相媲美。但LLM还具有透明度、社区支持和定制等额外优势，使其更灵活地适应特定用例。

4、可以将开源LLM用于商业目的吗？

答：可以的。许多开源LLM都获得商业使用许可，但重要的是要审查每个模型的特定许可条款，以确保合规性。

5、选择开源LLM需要考虑的关键因素是什么？

答：选择开源LLM时，要考虑模型的性能、可扩展性、语言支持、社区支持以及与现有基础设施的兼容性等因素。

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