多语种大模型
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。
阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型,使用了超过2.2万亿token的自建大规模预训练数据集进行语言模型的预训练。数据集包括文本和代码等多种数据类型,覆盖通用领域和专业领域,能支持8K的上下文长度,针对插件调用相关的对齐数据做了特定优化,当前模型能有效调用插件以及升级为Agent。
书生·浦语是一款由多家知名机构联合发布的千亿级参数AI大语言模型。在知识掌握、阅读理解、数学推理和多语翻译等多个任务上表现卓越,是AI语言处理领域的新里程碑。
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。
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。
TigerBot是一个多语言多任务的大规模语言模型(LLM)。TigerBot致力于开源,目前已经开源的成果包括模型(TigerBot-7B,TigerBot-7B-base,TigerBot-180B)、基本训练和推理代码、数据、API、领域数据等。另外TigerBot还致力于不同类型的插件研发,目前已经推出的代表性的插件有“TigetBot Search”。随着不断的研发,TigerBot还会为人们带来更多的便利与科技体验。