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...
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。
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。
中文领域效果最好的开源底座模型之一，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持
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。
基于开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，引入了GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练；基座模型的上下文长度扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练；基于 Multi-Query Attention 技术实现更高效的推理速度和更低的显存占用；允许商业使用。
多语种大模型
