大型语言模型（LLMs）作为人工智能领域的核心驱动力，正以前所未有的速度发展。基于Transformer架构并遵循缩放定律，这些模型通过大规模数据预训练展现了卓越的对话和任务处理能力。尽管像ChatGPT和Bard这样的专有模型广受关注，但开源LLMs正逐渐成为研究者和开发者的新宠，它们不仅提高了数据安全性和隐私保护，还大幅降低了成本，促进了技术透明度和个性化定制。
Meta最近发布了两款新的开源模型——Llama 3 8B和Llama 3 70B。这两款模型不仅对开发者免费开放，而且在性能上表现出色，尤其在基准测试中，Llama 3 70B已经接近了Claude和GPT-4 Turbo的水平。
Phi-3：微软的小巧高效语言模型
微软AI研究院推出的Phi-3系列包括Phi-3-Mini、Phi-3-Small和Phi-3-Medium三种规模。Phi-3-Mini虽然体积较小，但在性能上不逊色于大型模型，非常适合资源有限的环境；而Phi-3-Small和Phi-3-Medium则在扩展数据集支持下表现出更好的性能，满足多样化的用户需求。
通义千问Qwen1.5：国内领先的千亿级参数模型
通义千问最新发布的Qwen1.5-110B拥有1100亿参数，经过详细测试，这款模型在多个方面超越了Llama 3 70B，成为当前最顶尖的开源大模型。Qwen1.5系列采用分组查询注意力机制，支持高达32K的上下文长度，并兼容多种语言，广泛服务于全球用户。
BLOOM：多语言生成的强大开源模型
BLOOM是由多个机构合作开发的自回归LLM，拥有1760亿参数，能够以46种语言和13种编程语言生成连贯准确的文本。BLOOM的高透明度和可访问性使其成为研究和改进的理想选择，同时也可通过Hugging Face生态系统免费使用。
BERT：早期大型语言模型的经典之作
BERT作为Transformer架构的先驱之一，在2018年开源后迅速成为自然语言处理领域的标杆。尽管近年来谷歌减少了对开源大模型的支持，BERT仍然因其广泛的开源版本和强大的性能而受到欢迎。
Falcon 180B：开源与专有模型之间的桥梁
Falcon 180B是开源LLM社区的一颗明星，其1800亿参数的规模和强大的计算能力使其在多种NLP任务中超越了LLaMA 2和GPT-3.5。尽管需要大量的计算资源，Falcon 180B依然免费供商业和研究使用，标志着开源与专有模型之间的差距正在缩小。
XGen-7B：支持长上下文窗口的高效模型
Salesforce推出的XGen-7B不仅支持更长的上下文窗口，还具有出色的效率。XGen-7B-8K-base版本更是具备8K上下文窗口，适用于商业和研究。需要注意的是，部分版本以非商业许可发布，使用时应留意许可条款。
GPT-NeoX 和 GPT-J：高质量数据集训练的开源替代品
GPT-NeoX和GPT-J是EleutherAI实验室开发的GPT开源替代品，分别拥有200亿和60亿参数。尽管参数较少，但这两款模型经过22个高质量数据集的训练，提供了高精度的结果，适用于文本生成、情感分析等多种任务。
Vicuna-13B：基于LLaMa微调的对话模型
Vicuna-13B是一款基于LLaMa 13B微调的开源对话模型，训练数据来源于用户共享的对话。它在客户服务、医疗保健、教育等多个行业中表现出色，初步评估显示其在大部分情况下优于其他同类模型。
Mistral 7B：灵活性与高效性的结合
Mistral 7B v0.2预训练模型带来了显著的改进，包括上下文长度扩展至32K，取消滑动窗口等。这些升级不仅提升了模型的处理能力和灵活性，还确保了其在复杂任务中的高效性。
零一万物Yi系列：双语能力领先的开源模型
零一万物推出的Yi系列模型以双语能力著称，利用3T多语言语料库训练，具备卓越的语言理解和常识推理能力。Yi-34B-Chat在多个基准测试中名列前茅，成为全球领先的开源LLM之一。
如何选择适合的开源LLM
在选择开源LLM时，需考虑以下几个因素：目标、需求、精度和资金。明确您的目标，注意许可限制，选择适合商业用途的LLM。评估是否真正需要LLM来实现想法，避免不必要的支出。大型LLMs通常更准确，若需要高精度，可以考虑LLaMA或Falcon等大型模型。同时，还需考虑基础设施和云服务的成本。如果有适用的预训练模型，可以节省大量时间和金钱。
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