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【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM
GLM https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。 这个图示说明了GLM预训练的过程，具体解释如下： a) 原始文本：给定一个原始文本，例如[x1, x2, x3, x4, x5, x6]。 在这个例子中，我们随机选择了两个连续的词片段[x3]和[x5, x6]作为样本。 b) 替换和洗牌：在Part A中，我们将被选择的词片段替换为[M]（表示遮盖）。 在这个例子中，我们将[x3]和[x5, x6]洗牌为[x5, x6]和[x3]。 c) 自回归生成：GLM使用自回归的方式生成Part B。 在生成过程中，模型可以根据之前生成的词片段和Part A中的上下文来预测下一个词片段。 d) 自注意力掩码：为了限制模型的注意力范围，
78220编辑于 2023-08-28 对比不同开源大语言模型的结构有什么区别？
今天我们来分析和对比一下目前比较流行的几个开源LLM在模型结构上有什么区别，这里挑选的openai的gpt2、开源鼻祖llama、国内的代表qwen2、欧洲的代表号称效果很好的模型mistral 、和号称完全开源的模型olmo。 上面就是llama和gpt2模型结构的区别，主要的变化在于：1、使用了旋转位置编码；2、mlp添加门控机制；3、bias都设置为False；4、全程放弃dropout操作。 后面llama2、llama3与llama的结构基本相同，无非就是加了一些group attention的内容，我不认为这属于模型结构的创新，只是为了减少推理成本的妥协，并不能提高模型的能力。 不过这对大模型的业界工作可能也是一个好消息，模型结构是确定的，大家只需要把更多的精力关注在数据和训练策略上就可以了，一定程度上降低了大模型开发的复杂度。
2.2K10编辑于 2024-08-19- 来自专栏学习
开源大模型与闭源大模型
一、开源大模型 开源大模型是指开发者将模型的代码和训练数据公开，使得任何人都可以访问、修改和使用这些资源。 3.教育和学习资源： 开源模型为学生和研究人员提供了宝贵的学习资源。他们可以通过实践来理解模型的内部工作原理，进行实验和探索，从而推动教育和研究的发展。 二、闭源大模型 闭源大模型是指模型的代码和数据不对外公开，通常由商业公司开发和维护。代表性的闭源大模型包括OpenAI的GPT-3和Google的BERT。 三、开源大模型与闭源大模型的对比 1.透明性与可控性： 开源大模型的透明性更高，任何人都可以查看和验证其代码和数据，确保模型的行为符合预期。这对于学术研究和技术验证非常重要。 3.资源共享与独占优势： 开源大模型在资源共享方面表现突出，任何人都可以利用这些开源资源进行学习和研究，促进技术的普及和应用。
1.7K10编辑于 2024-10-09 - 来自专栏睡前机器学习
开源大模型到底开源什么？
但大语言模型的“开源”完全不是这么一回事。先别管OpenAI现在名叫钮钴禄氏·CloseAI，就算哪天良心发现，真的要找回自己做一个名副其实的OpenAI，洗心革面把GPT-4给开源了。 那么，现在很多研究者在呼吁的开源，到底是要开源什么呢？开源模型，具体来说，是开源训练好的模型参数。模型参数拿到手，基本上就能完整复现能力了。 前面说过，模型这玩意距离能力复现就一步之遥，有很多人爱开源模型，也有很多人不爱开源模型，原因和上面差不多，还有一种是大公司大机构才敢用，官方辞令很多，譬如“出于社会责任考虑”，或者“安全伦理存在巨大风险 这里为咱们的中文开源大语言模型打个Call吧，能讲中文还开源的大语言模型真的不多，清华放出来的ChatGLM-6B应该是佼佼者，而是真·单卡就能运行。这里说的是消费级显卡。 最后就是开源数据集了，这项工作很重要，但也很容易被圈外忽视。现在中文大语言模型缺的东西很多，抱怨的也很多，还有一票人天天平替这个平替那个，实在不知道怎么想。
1.6K20编辑于 2023-09-09 - 来自专栏AI
最强开源大模型Llama 3发布！
最强开源大模型Llama 3发布！我们看下重点： 今天，我们介绍Meta Llama 3，这是我们最先进的开源大型语言模型的下一代。 我们相信这些是同类中最优秀的开源模型。为了支持我们长期以来的开放式方法，我们将Llama 3交到了社区的手中。 我们对Llama 3的目标 通过Llama 3，我们致力于构建与当今最优秀的专有模型相媲美的最佳开源模型。 我们希望解决开发者的反馈，提高Llama 3的整体实用性，同时继续在负责任使用和部署LLM方面发挥领导作用。我们秉持着开源精神，提前释放模型，让社区在其开发过程中获得访问权。 我们的训练数据集比Llama 2使用的大七倍，其中包含四倍的代码。为了准备即将到来的多语言用例，超过5%的Llama 3预训练数据集包含覆盖30多种语言的高质量非英语数据。
1.2K10编辑于 2024-04-25 - 来自专栏机器学习入门
【AI大模型】LLM主流开源大模型介绍
学习目标 了解LLM主流开源大模型. 掌握ChatGLM、LLaMA、Bloom等基础大模型的原理 LLM主流大模型类别 随着ChatGPT迅速火爆，引发了大模型的时代变革，国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场，近百款大模型发布及应用 目前，市面上已经开源了各种类型的大语言模型，本章节我们主要介绍其中的三大类： ChatGLM-6B：衍生的大模型（wenda、ChatSQL等） LLaMA：衍生的大模型（Alpaca、Vicuna 、BELLE、Phoenix、Chimera等） Bloom：衍生的大模型（Bloomz、BELLE、Phoenix等） ChatGLM-6B模型 ChatGLM-6B 是清华大学提出的一个开源 小结 本小节主要介绍了LLM主流的开源大模型，对不同模型架构、训练目标、优缺点进行了分析和总结。
1.2K10编辑于 2024-09-24 - 来自专栏机器学习入门
【AI大模型】BERT GPT ELMo模型的对比
单/双向语言模型: 三者之中, 只有GPT采用单向语言模型, 而ELMo和BERT都采用双向语言模型. ELMo虽然被认为采用了双向语言模型, 但实际上是左右两个单向语言模型分别提取特征, 然后进行特征拼接, 这种融合特征的能力比BERT一体化的融合特征方式弱. BERT: * 优点: * BERT使用了双向Transformer提取特征, 使得模型能力大幅提升. * 添加了两个预训练任务, MLM + NSP的多任务方式进行模型预训练. * 缺点: * 模型过于庞大 三者所采用的语言模型单/双向不同. BERT采用的是最彻底的双向语言模型, 可以同时关注context before和context after. ELMo表面上被认为是双向语言模型, 但实际上是左右两个单向LSTM模型分别提取特征, 在进行简单的拼接融合.
55210编辑于 2025-01-17 大语言模型集成策略对比研究
这是集成方法的关键问题有效利用多样性已被证明能够提升包括大语言模型（LLM）在内的各种机器学习模型的性能。然而，如何最有效地使用多样性仍然是一个挑战。 本研究比较了两种用于回答二元问题的LLM多样性方法：模型多样性：依赖多个模型回答同一问题问题解释多样性：依赖同一模型以不同方式表述的同一问题在这两种情况下，都采用多数投票作为集成共识启发式方法来确定最终答案 在boolq、strategyqa和pubmedqa数据集上的实验表明，与模型多样性相比，问题解释多样性始终能够带来更好的集成准确率。 此外，对GPT和LLaMa的分析显示，模型多样性通常产生的结果介于最佳和最差集成成员之间，而没有明显的改进。
13800编辑于 2025-09-03- 来自专栏技术趋势
google开源大模型-gemini
官网：https://deepmind.google/technologies/gemini/#introduction 简介 Gemini是谷歌公司发布的人工智能大模型，能够在从数据中心到移动设备等不同平台上运行 spm_id_from=888.80997.embed_other.whitelist&vd_source=7d0e42b081e08cb3cefaea55cc1fa8b7 相关能力对比 能力 基准 描述 shot 83.1%3-shot(API) DROP 阅读理解力（F1分数） 82.4%Variable shots 80.9%3-shot(reported) HellaSwag 日常情景下的常识推理 最后 gemini虽然说能力存在造假质疑，但是不妨我们学习，还是有很多能力还没有完全去验证出来，我这个只是基于api去调用，有兴趣的同学可以用python或前端等方式去实现，然后与文心一言、千义通问等对比看效果 随着未来大模型的普及我们的工作肯定有一部分会通过AI来提高效率，所以可以提升了解并实践
2.4K10编辑于 2024-01-15 - 来自专栏腾讯开源的专栏
腾讯混元宣布大语言模型和3D模型正式开源！
腾讯混元大模型正在加快开源步伐 11月5日，腾讯混元宣布最新的MoE模型“混元Large“以及混元3D生成大模型“ Hunyuan3D-1.0”正式开源，支持企业及开发者精调、部署等不同场景的使用需求 其中，腾讯混元Large是目前开源领域参数规模最大、效果最好的MoE模型，而腾讯混元3D生成大模型则是业界首个同时支持文字、图像生成3D的开源大模型。 业界首个同时支持文字、图像生成3D的开源大模型 腾讯混元3D生成大模型首批开源模型包含轻量版和标准版，轻量版仅需10s即可生成高质量3D资产，目前已在技术社区公开发布，包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型 从定性角度评估，Hunyuan3D-1.0 与行业领先的开源模型的 3D 生成效果表现对比也显示出较高水平，包括几何细节、纹理细节、纹理-几何一致性、3D合理性、指令遵循等评价维度。 随着自研大模型技术强大的和应用实践经验的丰富，开源已经成为腾讯混元大模型的一个战略选择，未来，腾讯混元也将继续带来更多模态、更多尺寸的开源模型，将更多经过腾讯业务场景打磨和检验的模型开源，促进大模型技术进步和行业生态繁荣
1.7K20编辑于 2025-02-05 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【AI 大模型】Meta Llama 3 大模型 ( Llama 3 大模型简介 | Ollama 软件下载安装 | Llama3 模型下载 | Llama 3 大模型 在线 离线 使用 )
首先 , 安装 Ollama 软件 , 到 https://ollama.com/ 下载安装 ; 然后 , 运行 ollama run llama3 命令 , 即可开始使用 Llama3 大模型 ; 一 、Meta Llama 3 大模型安装 1、Llama 3 大模型简介 Llama 3 大模型 是 Meta 公司 发布的 大模型 , Meta 公司 就是 Facebook ; Llama 3 大模型 Llama3 大模型 ; 下载的模型放在了 C:\Users\用户名.ollama 目录中 , 在我的电脑上的路径是 C:\Users\octop.ollama ; 这个模型很大 , 有 4.7 G 安装完成后的效果 for help) 二、Meta Llama 3 大模型使用 1、Llama 3 大模型在线使用 在命令行中 , 可以直接进行对话 , 下面是对话内容 : D:\Llama>ollama run llama3 for help) 2、Llama 3 大模型离线使用 Llama 3 大模型 联网时 , 可以访问云端服务 , 可以生成更加丰富的文本 ; Llama 3 大模型 在 断网后也可以使用 , 下面是断开网络后
1.7K12编辑于 2024-08-09 - 来自专栏AIGC新知
浅谈宇宙最强开源大模型Llama3如何应用
北京时间4月19日凌晨，Meta公司通过其官方网站宣布了Llama系列的最新开源大模型：Llama-3。 Llama家族图谱 2023年2月，Meta发布Llama-1 系列开源大模型，是当时性能非常出色的开源模型之一，有7B、13B、30B和65B四个版本。 02、Llama3技术特性 Llama3模型是Meta公司在2024年发布的最新开源大模型，它继承并发展了前代模型的技术优势，同时引入了模型架构、预训练数据、扩展预训练和指令微调： 01、模型架构 03、Llama3大模型微调 LlamaFactory支持llama3，发布了自己的Colab微调实战案例： 项目主页: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory /meta-llama-3-8b 70B 模型：https://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b 03、本地部署 Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具
1.1K10编辑于 2024-10-08 - 来自专栏周末程序猿
ChatGPT|开源大模型Llama3性能匹敌GPT4
4月18日，Meta正式发布Llama3，开源了包括8B和70B，在多个关键的基准测试中性能优于业界先进同类模型，其在代码生成等任务上实现了全面领先，能够进行复杂的推理，可以更遵循指令。 ）https://llama3.replicate.dev/ （2）https://build.nvidia.com/explore/discover#llama3-70b，英伟达在这个平台上提供各种模型 \ --max_seq_len 512 --max_batch_size 6 Llama3对比Llama2的改进 基于超过 15T token 训练，相当于 Llama 2 数据集的 7 倍还多 倍； 带有 Llama Guard 2、Code Shield 和 CyberSec Eval 2 的新版信任和安全工具； 对比各个闭源大模型，Llama3在代码生成、文本摘要、对话、代码搜索等任务中均取得了显著的性能提升 ： 体验Llama3 用国内可以用的地址：https://llama3.replicate.dev/，体验效果如下： 最后致敬开源社区，如同Llama3生成的诗一样： 开源精神激发创新， 人工智能的民主化
22110编辑于 2025-02-27 - 来自专栏AI科技评论
别再说国产大模型技术突破要靠 Llama 3 开源了
作者丨张进 编辑丨陈彩娴 近日，千呼万唤之下，Meta终于发布了开源大模型Llama 3的 8B 和 70B 版本，再次震动 AI 圈。 Meta还透露，Llama 3的 400B+ 模型仍在训练中。 Meta 顺利地保住了它在开源大模型领域的王座。 开源本身是一件致力于打破技术垄断、有利于促进整个行业不断进步、带来创新的事情，但每次Meta一开源，从Llama 到 Llama 3，国产大模型都要经历一次来自国人的嘲讽和贬低。 SuperBench 团队共选取了如下列表模型，将Llama 3 放置到全球内的大模型行列中进行对比，除了国外主流的开源和闭源模型，也将 Llama 3 跟国内的主流模型进行对比。 （2）和国内大模型对比，Llama 3-70B 在五项评测中超过了大多数国内模型，只落败于 GLM-4 和文心一言。
78510编辑于 2024-05-06 - 来自专栏DevOps
AI模型：开源大语言模型bloom学习
作为一名开源爱好者，我非常不喜欢知识付费或者服务收费的理念，所以便有决心写下此系列，让一般大众们可以不付费的玩转当下比较新的开源大语言模型bloom及其问答系列模型bloomz。 一、模型介绍 bloom是一个开源的支持最多59种语言和176B参数的大语言模型。 bigscience在hugging face上发布的bloom模型包含多个参数多个版本，本文中出于让大家都能动手实践的考虑，选择最小号的bloom-1b1版本，其他模型请自行尝试。 本文的安装方法都是基于pip，如果你不懂pip虚拟环境请运行以下命令（linux如果有python2，请运行pip3）： pip install virtualenv -i https://mirror.baidu.com (checkpoint) #下载模型 网速足够快的情况下等一会就下载好了，但通常情况下我们得ctrl+c打断代码运行，手动下载模型存放到对应位置，即.cache\huggingface\hub\models–bigscience–bloom
93010编辑于 2024-03-29 - 来自专栏AI工程落地
大语言模型--开源数据集
Huggingface排行榜默认数据集 Huggingface开源大模型排行榜: Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by HuggingFaceH4 本文主要介绍Huggingface开源大模型排行榜上默认使用的数据集以及如何搭建自己的大模型评估工具 搭建大模型评估工具 1.下载数据集到本地 from datasets import load_dataset openai/human-eval: Code for the paper "Evaluating Large Language Models Trained on Code" (github.com) 对比自己的实现和开源分数差异 2110.14168.pdf (arxiv.org) 数据集地址：gsm8k · Datasets at Hugging Face 语言：English 介绍：GSM8K是一个包含8.5k的小学数学题，主要用于测试大模型的数学和逻辑推理能力 arxiv.org/abs/2107.03374 数据集地址：openai/openai_humaneval · Datasets at Hugging Face 语言：English 介绍：OpenAI发布的测试大模型编程能力的数据集
2K20编辑于 2024-09-18 - 来自专栏科技云报道
开源才是大模型的未来？
9月，百川智能宣布开源Baichuan-7B、13B两款大模型，其下载量目前已经突破500万，200多家企业申请部署开源大模型。 有业内人士认为，未来90%的企业会倾向基于开源大模型发展。那么，开源是否真的是大模型的未来？ 开源大模型快速赶超 开源大模型的核心理念是开放源代码，允许公众访问、使用、修改和分发模型的源代码。 开源大模型的商业化挑战 尽管开源已成为现阶段大模型发展的一种主流趋势，开源大模型的发展速度也远快于封闭生态系统，但并非所有的厂商都选择开源路线，也并不代表厂商会一直开源所有的大模型。 比如，以开源切入大模型赛道的百川智能，在发布完Baichuan-7B、Baichuan-13B开源大模型后，参数更大的Baichuan-53B大模型则选择了闭源。 对比商业版本，开源版本一定是滞后的，包括技术的迭代、维护等等。 因此，两者的优势并不在同一个位置，也很难断言哪一个模式将完全主导大模型的未来。
47410编辑于 2023-12-26 - 来自专栏机器学习AI算法工程
开源大语言模型LLMs汇总
大语言模型 大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。 2023年3月15日，Open AI发布了多模态预训练大模型GPT4.0。 2023年2月，谷歌发布会公布了聊天机器人Bard，它由谷歌的大语言模型LaMDA驱动。 开源大语言模型 本文列举了截止到 2023 年 6 月 8 日开源的大语言模型 1、LLaMA 简介 meta 开源的 LLaMA LLaMA完全是在公共开源预训练数据上训练。 并且取得相当不错的效果，LaMA-13B在绝大部分的benchmarks上超越了GPT-3(175 B)，并且LLaMA-65B的效果能够和最好的大模型，Chinchilla-70B以及PaLM-540B 骆驼(Luotuo)项目是由冷子昂 @ 商汤科技, 陈启源 @ 华中师范大学 以及 李鲁鲁 @ 商汤科技 发起的中文大语言模型开源项目，包含了一系列语言模型。
2.9K10编辑于 2023-09-04 - 来自专栏Python进阶之路
开源教育对话大模型 EduChat
EduChat 是华东师范大学计算机科学与技术学院的 EduNLP 团队开发的开源教育对话大模型。 该项目主要研究以预训练大模型为基底的教育对话大模型相关技术，融合多样化的教育垂直领域数据，辅以指令微调、价值观对齐等方法，提供教育场景下自动出题、作业批改、情感支持、课程辅导、高考咨询等丰富功能，服务于广大老师 3.《情绪智商》（Daniel Goleman）：这本书介绍了情绪智商的概念，并探讨了情绪智商如何影响我们的生活和工作。 4. 在未来，开发者们将持续投入对基础模型的研究，并持续推出更为强大的 EduChat 版本，以丰富全球教育大模型生态，加速全球教育信息化进程。 鉴于上述模型的局限性，我们要求开发者仅将开源的代码、数据、模型以及由该项目生成的衍生物仅用于研究目的，禁止用于商业用途，以及其他可能对社会带来危害的用途。
1.9K30编辑于 2023-07-10 腾讯混元悄悄开源3D大模型2.0，开源社区真的过年了。
在这个闭门会上，混元直接又为这个AI年味添砖加瓦，开源了他们最新一代的3D大模型： Hunyuan3D-2.0 甚至因为知道很多人不会部署，就想快速用一下，还贴心的做了个线上的应用，腾讯的产品体验，那还是拉满的 从他们自己的跑分和盲测来看，基本达到了AI 3D开源模型里面的No.1。 页面：https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan3D-2 除了开源之外，他们还贴心的做了一个产品，我们一直说，模型不是产品，模型根本没有任何用户体验，只有把基于模型能力做出来的符合用户需求的产品 不过问题也是有的，比如在人物角色上，肢体已经表现的非常好了，但是AI 3D模型的糊脸通病也还是会有概率存在。 而大脸的时候会正常。 整体模型质量上，强的起飞，而且，这玩意是开源的，这就很牛逼。 各大厂商一波接一波猛料，还没消化完DeepSeek R1的开源，就碰上混元又抛出Hunyuan3D-2.0。 仿佛大家，约定好要在旧年结束前，把所有火药一次性点燃，来一场璀璨的新春大秀。
64000编辑于 2025-04-14
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