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。
百度文心一言是一款先进的AI大语言模型,具有跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力。专注于文学创作、商业文案、数理逻辑推算等多个领域,高效便捷地帮助用户获取信息和灵感。
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
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。
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。
中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU部署,在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练
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。