大型语言模型（LLMs）无疑是人工智能革命中的核心驱动力，它们建立在Transformer架构的稳固基石之上，并根据缩放定律不断演进。简而言之，缩放定律揭示了一个重要原则：随着数据规模的扩大、参数数量的增加以及计算能力的提升，模型的能力将迈向新的巅峰。正是通过预先训练海量的文本数据，LLMs展现出了卓越的对话和任务处理能力，成为了现代人工智能领域的璀璨星辰。

尽管如此，如今备受欢迎的巨型模型如ChatGPT和Bard，都建立在专有且闭源的基石之上，这无疑为它们的使用设立了重重障碍，导致技术信息的透明度变得模糊不清。

然而，开源的大型语言模型（LLMs）正逐渐崭露头角，它们不仅显著增强了数据的安全性和隐私保护，更为用户节省了大量成本，减少了对外部依赖的需求。更重要的是，开源LLMs让代码更加透明，使得模型得以个性化定制，推动整个领域的创新与发展，为科技进步注入了新的活力！

在本文，我会详细介绍下，最新的顶级开源LLMs大模型！

• LLaMA 3

近期，Meta 隆重推出了两款开源模型：Llama 3 8B与Llama 3 70B，这两款模型可供外部开发者免费使用。Meta 表示，Llama 3 8B和Llama 3 70B在目前同体量模型中，展现出卓越的性能，堪称业界的佼佼者。

从Meta 分享的基准测试结果来看，Llama 3 400B+ 的实力不容小觑，其性能已逼近Claude超大杯以及新版GPT-4 Turbo，虽然还存在一定的差距，但足以证明它在顶尖大模型领域已占有一席之地。

模型下载链接：https://llama.meta.com/llama-downloads/

GitHub项目地址：https://github.com/meta-llama/llama3

• Phi-3

Phi-3是微软AI研究院的新开源语言模型，具备小巧且高效的特性，赢得市场青睐。系列包括Phi-3-Mini、Phi-3-Small和Phi-3-Medium三种规模。Phi-3-Mini虽小，但性能与大型模型相当，适合资源有限环境。Phi-3-Small和Phi-3-Medium在扩展数据集支持下性能更佳。Phi-3系列以小巧设计、卓越性能和灵活扩展能力，为语言模型领域注入新活力，满足不同用户需求。

Phi-3 技术报告《一个能跑在手机上的大模型》：https://arxiv.org/abs/2404.14219

链接：https://huggingface.co/collections/microsoft/

• 通义千问Qwen1.5

近日，国内领先的通义千问公司震撼发布了一款千亿级参数模型——Qwen1.5-110B。经过详尽的性能测试，Qwen1.5-110B凭借其卓越表现重返SOTA开源模型之巅，甚至超越了强大的Llama 3 70B，成为了当前最顶尖的开源大模型。值得一提的是，Qwen1.5-110B与Qwen1.5系列的其他模型在结构上保持了一致性，均采用了分组查询注意力机制，保证了推理的高效性。此外，该模型还支持高达32K的上下文，同时兼容多种语言，包括英语、中文、法语、西班牙语、德语、俄语、韩语和日语等，满足了全球用户的需求。

model：https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen1.5-110B

demo：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen1.5-110B-Chat-demo

• BLOOM

BLOOM是一个经过一年合作开发的自回归LLM训练模型，利用了工业级计算资源和大量文本数据生成文本。其发布是生成式AI民主化的里程碑。拥有1760亿参数的BLOOM，是强大的开源LLMs之一，能以46种语言和13种编程语言生成连贯准确的文本。其特点是透明度高，源代码和训练数据均可访问，方便运行、研究和改进。此外，BLOOM可通过Hugging Face生态系统免费使用。

链接：bigscience.huggingface.co

• BERT

BERT是早期大型语言模型的代表作，作为Transformer潜力的首批实验之一，BERT在2018年开源后迅速在自然语言处理任务中取得先进性能。因其创新和开源性质，BERT成为最受欢迎的LLMs之一，有数千种开源、免费和预训练的模型用于各种用例。但近年来，谷歌对开源大模型的态度有所冷漠。

链接：https://github.com/google-research/bert

• Falcon 180B

Falcon 40B在开源LLM社区备受赞誉，成为Hugging Face榜首。新推出的Falcon 180B展现出专有与开源LLM间的差距正迅速缩小。阿联酋技术创新研究所透露，Falcon 180B正在接受1800亿参数的训练，计算能力强大，已在多种NLP任务中超越LLaMA 2和GPT-3.5。虽然免费供商业和研究使用，但运行Falcon 180B需要庞大计算资源。

• XGen-7B

多家公司角逐LLM领域，Salesforce推出XGen-7BLLM。不同于多数开源LLMs的有限信息大答案，XGen-7B支持更长上下文窗口。其高级版本XGen-7B-8K-base具备8K上下文窗口。尽管使用7B参数训练，但XGen效率出色。尺寸虽小，但表现优异，适用于商业和研究，但需注意，XGen-7B-{4K，8K}-inst版本为教学数据和RLHF训练，且以非商业许可发布。

• GPT-NeoX 和 GPT-J

GPT-NeoX和GPT-J是EleutherAI实验室开发的GPT开源替代品，分别拥有200亿和60亿参数，尽管参数少于其他LLMs，但仍能提供高精度结果。这两款模型经过22个高质量数据集的训练，可广泛应用于不同领域和用例。与GPT-3不同，它们未接受RLHF训练。GPT-NeoX和GPT-J可用于自然语言处理任务，如文本生成、情感分析以及研究和营销活动开发，并可通过NLP Cloud API免费获取。

• Vicuna13-B

Vicuna-13B是开源对话模型，基于LLaMa 13B微调，训练数据来自ShareGPT的用户共享对话。它广泛应用于客户服务、医疗保健、教育、金融和旅游/酒店等行业。初步评估显示，Vicuna-13B在90%以上的案例中优于其他模型如LLaMa2和Alpaca。

• Mistral 7B

Mistral 7B v0.2 预训练模型以 Mistral-7B-Instruct-v0.2 为基础，正式加入「Mistral Tiny」系列大家庭。此次更新带来了一系列显著的改进，包括将上下文长度扩展至32K，Rope Theta 参数设定为1e6，并取消了滑动窗口。这些升级不仅提升了模型的处理能力和灵活性，还确保了其在处理复杂任务时的高效性与准确性。

链接：https://mistral.ai/

• 零一万物

Yi系列模型是01.AI推出的强大开源语言模型，以双语能力领先领域。利用3T多语言语料库训练，具备卓越的语言理解、常识推理和阅读理解等能力。2024年1月数据显示，Yi-34B-Chat在AlpacaEval排名第二，仅次于GPT-4 Turbo，超越其他LLM如GPT-4、Mixtral、Claude。在各种基准测试中，Yi-34B排名第一，超越Falcon-180B、Llama-70B、Claude等开源模型。这使得Yi系列模型成为全球领先的LLM之一，展现出广阔的应用前景。

论文：https://arxiv.org/abs/2403.04652

链接：https://github.com/01-ai/Yi

• 如何选择适合的开源LLM

开源LLM领域正在快速发展，全球开发者携手改进和优化LLM版本，有望缩小性能差距。在选择开源LLM时，请考虑以下因素，以找到最适合您需求的模型：

• 目标：明确您的目标，注意许可限制，选择适合商业用途的LLM。

• 需求：评估您是否真的需要LLM来实现想法，避免不必要的支出。

• 精度：大型LLMs通常更准确。若需要高精度，可考虑LLaMA或Falcon等大型模型。

• 资金：大型模型资源消耗大，需考虑基础设施和云服务成本。

• 预训练模型：若有适用的预训练模型，可节省时间和金钱。

• 结语

IT行业的历史告诉我们，开源是软件领域里的一大潮流，它推动了应用生态的繁荣。但自从GPT3出现后，Open AI却选择了闭源，这使得开源大模型的发展似乎停滞在了GPT3.5的阶段。不过，业界还是有一些不错的前沿开源大模型，比如Meta的LLaMA3、Mistral 8x7B和零一万物的Yi-34B等。

虽然开源模式在构建生态方面很给力，但因为算力和算法等方面的限制，它在大模型领域的发展还充满了不确定性，甚至有人担心，开源模型会逐渐落后。好在Llama 3的出现，给开源模型带来了一线希望。这场关于开源与闭源的辩论还在继续，咱们就拭目以待，看看开源和闭源将如何共同塑造AI的未来吧！