开源大型语言模型概览:多语种支持与中文专注

2024-02-09 09:36

本文主要是介绍开源大型语言模型概览:多语种支持与中文专注,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

开源大型语言模型概览:多语种支持与中文专注

  • 开源大型语言模型概览:多语种支持与中文专注
    • 什么是大型语言模型
    • 如何工作
    • 大型语言模型的发展
    • 应用领域
  • 开源大语言模型概览
    • 支持多种语言的开源LLMs
      • LLaMA(由Meta开发)
      • BERT(由Google开发)
    • 支持中文的开源LLMs
      • YAYI 2
      • Baichuan-13B
      • Chinese GPT (由THUNLP开发)
      • MOSS
    • 其他重要的开源LLMs
      • Mistral
      • GPT-J
      • OPT-175B

开源大型语言模型概览:多语种支持与中文专注

开源大型语言模型在自然语言处理领域发挥着越来越重要的作用,近年来涌现出了大量的开源项目,不仅丰富了算法的选择,也促进了人工智能的创新和实际应用。本文将介绍10个知名的开源语言模型,并特别关注其中至少4个支持中文的大型模型。

什么是大型语言模型

大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术,其训练所使用的数据集非常庞大,能够捕获语言的复杂性和多样性。这类模型通常由数以亿计的参数组成,使得它们能够有效地处理、预测和生成自然语言文本。

如何工作

大型语言模型通常采用了Transformer架构,诸如GPT(Generative Pre-trained Transformer)和BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)这样的模型在训练时,会通过阅读大量文本来学习语言的使用模式。这使得它们在处理诸如翻译、摘要、问题回答、写作辅助等自然语言理解任务时,表现出色。

大型语言模型的发展

早期的语言模型较小,通常包含数百万参数,并依赖于简单的统计学。随着硬件性能的提升和算法的创新,现代大型语言模型如GPT-3和BERT等已发展到数百亿参数规模。

应用领域

大型语言模型在多个领域都有广泛的应用,包括但不限于:

  • 聊天机器人
  • 写作和编辑助手
  • 语言翻译
  • 语义搜索引擎
  • 文本分类与情感分析

开源大语言模型概览

开源大语言模型(LLMs)已成为人工智能语言处理领域的重要里程碑,它们通常包含数十亿到数千亿的参数,并且在世界范围内促进了技术创新和研究的飞速发展。以下列举了一些目前互联网上可找到的开源大语言模型及支持中文的模型,包括它们的简介和开源地址。

支持多种语言的开源LLMs

LLaMA(由Meta开发)

  • 简介:Meta 开发的大型预训练语言模型,强调模型尺寸的灵活性。
  • 开源地址:LLaMA GitHub

BERT(由Google开发)

  • 简介:双向编码器表示转换器,为下游任务提供强大的语言表示。
  • 开源地址:BERT GitHub

支持中文的开源LLMs

YAYI 2

  • 简介:一个面向中文应用的多语言LLM,训练数据集丰富,包括预处理管道。
  • 开源地址:YAYI 2 arXiv

Baichuan-13B

  • 简介:新发布的开源中文AI语言模型,面向企业研究使用。
  • 开源地址:Baichuan-13B AI Business

Chinese GPT (由THUNLP开发)

  • 简介:清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的基于GPT架构的中文预训练模型。
  • 开源地址:Chinese GPT GitHub

MOSS

  • 简介:支持中英双语且支持多插件的开源对话语言模型。
  • 开源地址:MOSS Zhihu

其他重要的开源LLMs

Mistral

  • 简介:专为云计算优化的大型语言模型,面向模型效率和能效性能。
  • 开源地址:Mistral GitHub

GPT-J

  • 简介:由EleutherAI开发的开源GPT-3变体,拥有大量的参数,并且开源。
  • 开源地址:GPT-J GitHub

OPT-175B

  • 简介:由Meta AI提供的1750亿参数级别的开放预训练变换器。
  • 开源地址:OPT-175B Hugging Face

这篇关于开源大型语言模型概览:多语种支持与中文专注的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/693842

相关文章

华为鸿蒙HarmonyOS 5.1官宣7月开启升级! 首批支持名单公布

《华为鸿蒙HarmonyOS5.1官宣7月开启升级!首批支持名单公布》在刚刚结束的华为Pura80系列及全场景新品发布会上,除了众多新品的发布,还有一个消息也点燃了所有鸿蒙用户的期待,那就是Ha... 在今日的华为 Pura 80 系列及全场景新品发布会上,华为宣布鸿蒙 HarmonyOS 5.1 将于 7

Go语言中泄漏缓冲区的问题解决

《Go语言中泄漏缓冲区的问题解决》缓冲区是一种常见的数据结构,常被用于在不同的并发单元之间传递数据,然而,若缓冲区使用不当,就可能引发泄漏缓冲区问题,本文就来介绍一下问题的解决,感兴趣的可以了解一下... 目录引言泄漏缓冲区的基本概念代码示例:泄漏缓冲区的产生项目场景:Web 服务器中的请求缓冲场景描述代码

Go语言如何判断两张图片的相似度

《Go语言如何判断两张图片的相似度》这篇文章主要为大家详细介绍了Go语言如何中实现判断两张图片的相似度的两种方法,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 在介绍技术细节前,我们先来看看图片对比在哪些场景下可以用得到:图片去重:自动删除重复图片,为存储空间"瘦身"。想象你是一个

Go语言中Recover机制的使用

《Go语言中Recover机制的使用》Go语言的recover机制通过defer函数捕获panic,实现异常恢复与程序稳定性,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录引言Recover 的基本概念基本代码示例简单的 Recover 示例嵌套函数中的 Recover项目场景中的应用Web 服务器中

RedisTemplate默认序列化方式显示中文乱码的解决

《RedisTemplate默认序列化方式显示中文乱码的解决》本文主要介绍了SpringDataRedis默认使用JdkSerializationRedisSerializer导致数据乱码,文中通过示... 目录1. 问题原因2. 解决方案3. 配置类示例4. 配置说明5. 使用示例6. 验证存储结果7.

详解如何使用Python从零开始构建文本统计模型

《详解如何使用Python从零开始构建文本统计模型》在自然语言处理领域,词汇表构建是文本预处理的关键环节,本文通过Python代码实践,演示如何从原始文本中提取多尺度特征,并通过动态调整机制构建更精确... 目录一、项目背景与核心思想二、核心代码解析1. 数据加载与预处理2. 多尺度字符统计3. 统计结果可

SpringBoot整合Sa-Token实现RBAC权限模型的过程解析

《SpringBoot整合Sa-Token实现RBAC权限模型的过程解析》:本文主要介绍SpringBoot整合Sa-Token实现RBAC权限模型的过程解析,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学... 目录前言一、基础概念1.1 RBAC模型核心概念1.2 Sa-Token核心功能1.3 环境准备二、表结

Go语言中使用JWT进行身份验证的几种方式

《Go语言中使用JWT进行身份验证的几种方式》本文主要介绍了Go语言中使用JWT进行身份验证的几种方式,包括dgrijalva/jwt-go、golang-jwt/jwt、lestrrat-go/jw... 目录简介1. github.com/dgrijalva/jwt-go安装:使用示例:解释:2. gi

Go 语言中的 Struct Tag 的用法详解

《Go语言中的StructTag的用法详解》在Go语言中,结构体字段标签(StructTag)是一种用于给字段添加元信息(metadata)的机制,常用于序列化(如JSON、XML)、ORM映... 目录一、结构体标签的基本语法二、json:"token"的具体含义三、常见的标签格式变体四、使用示例五、使用

Go语言使用slices包轻松实现排序功能

《Go语言使用slices包轻松实现排序功能》在Go语言开发中,对数据进行排序是常见的需求,Go1.18版本引入的slices包提供了简洁高效的排序解决方案,支持内置类型和用户自定义类型的排序操作,本... 目录一、内置类型排序:字符串与整数的应用1. 字符串切片排序2. 整数切片排序二、检查切片排序状态: