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...
中国人民大学GSAI研究人员开发的基于聊天的大语言模型。它是在LLaMA的基础上微调开发的，具有高质量的英文和中文指令。 YuLan-Chat可以与用户聊天，很好地遵循英文或中文指令，并且可以在量化后部署在GPU（A800-80G或RTX3090）上。
多语种大模型
深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型，使用主流 Decoder-only 的标准Transformer网络结构，支持 8K 的上下文长度（Context Length），为同尺寸模型中最长，构建了 1.4 万亿 token 的高质量、多样化的数据对模型进行充分训练，包含中、英、俄、西等 40 多种语言，通过精细化设置不同类型数据的采样比例，使得中英两种语言表现优异，也能兼顾其他语言效果；基于BPE算法使用上百GB 语料训练了一个词表大小为100,278的分词器，能够同时支持多语言，而无需额外扩展词表。
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。
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。
媒体宣传、舆情分析、公共安全、金融风控、城市治理等五大领域
