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该项目将发布中文LLaMA-2 & Alpaca-2大语言模型，基于可商用的LLaMA-2进行二次开发。

开源了基于BLOOMZ和LLaMA优化后的一系列模型，同时包括训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。

元语智能发布的一系列支持中英双语的功能型对话语言大模型，在微调数据、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。

Fengshenbang-LM(封神榜大模型)是IDEA研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系，该项目开源了姜子牙通用大模型V1，是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。除姜子牙系列模型之外，该项目还开源了太乙、二郎神系列等模型。

哈工大自然语言处理研究所多位老师和学生参与开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。 该模型基于 Bloom 结构的70 亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为 2048，同时还开源了基于RLHF训练的模型以及全人工标注的16.9K中文偏好数据集。

一个完全开源、允许商用的百亿参数中英文基座模型。它采用Transformer自回归架构（auto-regressive），在超万亿（trillion）高质量语料上进行预训练，拥有强大的基础能力。开发者和研究者可以在CPM-Bee基座模型的基础上在各类场景进行适配来以创建特定领域的应用模型。