代码编织梦想

在人工智能的浩瀚星图中,大语言模型(Large Language Models,简称LLMs)无疑是近年来最为璀璨的科技星辰之一。这些模型以其庞大的参数量、广泛的数据覆盖以及惊人的语言生成与理解能力,正逐步塑造着未来智能社会的轮廓。本文旨在通过梳理国际国内主流大语言模型的发展脉络、技术特性,并参考权威测评与排名网站的反馈,为读者描绘一幅大语言模型的全景画卷。

  • 大语言模型:定义与背景

大语言模型,通常指的是那些拥有亿级乃至万亿级参数的深度学习模型,它们在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域展现出了前所未有的性能。这些模型的核心在于其规模——更多的参数意味着模型可以学习到更复杂的语言结构和语境,从而实现更自然、更精准的交互和生成任务。

  • 大语言模型:技术框架

当前国内外主流的大语言模型都是基于Transformer架构的。自从2017年Vaswani等人提出Transformer模型以来,由于其并行处理能力、长距离依赖捕捉能力以及独特的自注意力机制,Transformer已经成为自然语言处理(NLP)领域特别是大语言模型中的主导架构。

这类模型通过多层Transformer块的堆叠,能够有效地学习输入序列中的复杂语义关系。每个Transformer块包含多头自注意力(Multi-Head Self-Attention)模块、前馈神经网络(Feed Forward Network, FFN)以及层归一化(Layer Normalization)等组件,这些设计共同促进了模型对上下文的理解和生成能力。

代表性的大语言模型,如GPT系列(GPT-3、GPT-4)、BERT系列(BERT、RoBERTa)、通义千问(Qwen)、文心一言(ERNIE)等,均采用了Transformer架构,并通过大规模预训练和特定任务的微调,在各种NLP任务上展现了卓越的性能。这表明,无论是在研究领域还是工业界,Transformer架构已成为推动自然语言处理技术进步的关键因素。

  • 国际大模型代表

1. GPT系列(Generative Pre-trained Transformer)

  • 开发商:OpenAI
  • 最新版本:GPT-4o(约1.8万亿参数)
  • 特点:GPT系列是自然语言处理领域的一个里程碑,尤其是GPT-4o,通过对训练算法和模型架构的优化,GPT-4o提高了计算效率和生成质量。这不仅提升了模型的响应速度,还使其生成的文本更加精确和自然。GPT-4o在语言生成和理解方面的技术能力显著提升,展示了强大的自然语言处理能力。从上下文理解、深度语义分析到高质量文本生成和多模态处理,GPT-4o在多个方面都达到了新的高度。通过扩展训练数据和优化算法,GPT-4o不仅提高了模型的整体性能,还为各行各业的应用带来了更多可能性。无论是对话系统、内容创作,还是专业领域的文本处理,GPT-4o都展现出强大的技术优势和广泛的应用前景。在医疗、法律、金融等专业领域的表现更加出色,能够生成高质量的专业文档和回答复杂问题。综合Huggingface等多家评估平台排名和自身使用感受,GPT-4o都是LLM界当之无愧的门面担当。

2. Gemma

  • 开发商:Google
  • 最新版本:Gemma 2(90亿参数 / 270亿参数)
  • 特点:Gemma 2是Google最新的开放大语言模型,提供了9B参数和27B参数两个规模版本,每个版本又分别有预训练基础和指令调优两个子版本。与第一代Gemma相比,Gemma 2不仅在性能上大幅提升,而且在部署要求上大幅降低,只需一块NVIDIA H100 Tensor Core GPU或TPU主机即可运行。Gemma 2在架构上进行了全方位的改良,采用了局部滑动窗口注意力和全局注意力相结合的方法。局部滑动窗口注意力是一种减少Transformer模型中注意力计算的内存和时间的方法,在Gemma 2中每隔一层应用一个4096 token的滑动窗口,而中间层则使用8192 Token的全局二次注意力。这一改进使得模型在保持长上下文长度的前提下,能够提高输出质量,即使token数量过半,模型仍有余力关注所有的Token。

3. Turing-NLG

  • 开发商:Microsoft
  • 参数量:约170亿
  • 特点:作为微软的旗舰语言模型,Turing-NLG以其出色的语义理解和生成能力著称,尤其是在处理复杂查询和长文本理解方面表现出色。微软将其应用于自家的Azure云服务和Office 套件中,为企业和个人用户提供先进的AI解决方案。
  • 国内大模型亮点

1. 通义千问(Qwen)

  • 开发商:阿里云
  • 最新版本:Qwen 2(0.5B、1.5B、7B、72B、MoE)
  • 特点:作为中国首个超大规模且开源的语言模型,通义千问拥有强大的文本生成和多模态理解能力,支持中文和英文等多种语言。Qwen2系列模型除了技术性能上的提升,还展现了更多的应用潜力。其多语言处理、长文本处理、代码生成、数学和逻辑推理等能力,已经在MMLU、GPQA、HumanEval等国际测评中得到了验证。Qwen2系列模型的API已经登陆自家的阿里云百炼平台,众多全球开源平台和工具也第一时间宣布对Qwen2的支持,包括Tensor-RT、OpenVINO、OpenCompass、XTuner、LLaMA-factory、Firefly、OpenBuddy、vLLM、Ollama等等。

据了解,Qwen系列模型总下载量已突破1600万次。在全球开源社区出现了超过1500款基于Qwen二次开发的模型,Qwen系列的72B、110B模型多次登顶HuggingFace 的Open LLM Leaderboard开源模型榜单,其国际社会认可度及开发者好感度可见一斑。

在AI开源模型领域,Meta的Llama系列正在大洋彼岸积极地推动其开源战略,力图在全球范围内占据主导地位。与此同时,阿里巴巴推出的通义千问不仅为全球开发者提供了一个全新的选择,也挑战了一种观点——即每当国外开源模型出现时,国内就会倾向于发展自己的技术。这种看法是片面的。

事实上,市场的选择是多方面的,它将基于性能、可用性和创新等因素来做出决定。以Qwen为代表的国内开源模型,尽管长期以来没有得到足够的关注和认可,但随着全球企业和开发者对其贡献的逐渐认可,这种现状有望得到改变。随着时间的推移,这些国内模型的潜力和价值将被更多人所看到,并在国际舞台上发挥更重要的作用。

2. 文心一言(ERNIE)

  • 开发商:百度
  • 最新版本:ERNIE 4.0(参数量未公开)
  • 特点:ERNIE系列模型以知识增强为核心,通过深度学习互联网上的海量数据,不断优化模型的知识表达和推理能力。ERNIE 4.0在多项国际评测中取得了领先成绩,特别是在语义理解、知识图谱构建方面展现了卓越性能。ERNIE 4.0以其更加智能、精准和全面的能力为显著特点,不仅大幅提升了自然语言处理的精度与速度,还深化了对复杂语义的理解能力。新版本通过持续优化的深度学习算法和庞大的知识图谱,能够更准确地捕捉用户意图,生成更加丰富、有逻辑且贴近人性的回答与创作内容。同时,文心一言还加强了跨领域知识的融合与应用,无论是科技前沿、历史文化还是日常生活咨询,都能提供高质量的信息支持,为用户带来更加便捷、高效、智能的交互体验。

3. 悟道(Wudao)

  • 开发商:北京智源人工智能研究院
  • 参数量:约1.75万亿
  • 特点:悟道模型是目前公开报道中参数量最大的AI模型之一,其规模之巨不仅体现在参数数量上,更在于其融合了大规模知识图谱和跨模态学习的能力,旨在推动AI从“感知智能”向“认知智能”的跨越,为了推动大模型在产业落地和技术创新,智源研究院发布了“开源商用许可语言大模型系列+开放评测平台”两大重磅成果:悟道·天鹰(Aquila)+天秤(FlagEval)。

“悟道·天鹰”(Aquila)语言大模型是首个具备中英双语知识、支持商用许可协议、支持国内数据合规要求的开源语言大模型。悟道·天鹰(Aquila)系列模型包括 Aquila基础模型(7B、33B),AquilaChat对话模型(7B、33B)以及 AquilaCode “文本-代码”生成模型。开源地址:FlagAI/examples/Aquila at master · FlagAI-Open/FlagAI · GitHub

“悟道·天秤”(FlagEval)大模型评测体系及开放平台,旨在建立一站式的科学、公正、开放的基础模型评测基准、方法及工具集,协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能,同时探索利用AI方法实现对主观评测的辅助,大幅提升评测的效率和客观性,FlagEval开放评测平台:FlagEval,开源评测工具:http://github.com/FlagOpen/FlagEval。

  • 测评与排名视角

在评估大语言模型时,常见的测评标准包括但不限于:语言理解能力(如GLUE、SuperGLUE基准测试)、生成质量(如 perplexity评分)、多模态处理能力等。权威测评机构如斯坦福大学的SQuAD、Google的PAQ等,以及排名网站如Huggingface.co的Leaderboard、lmsys.org等,为模型性能提供了客观比较的平台。

  • GLUE测试:广泛用于评估模型的语言理解综合能力,Qwen、GPT、BERT等在该测试中均有出色表现。
  • SuperGLUE:作为GLUE的升级版,难度更高,更注重逻辑推理和常识判断,ERNIE 4.0等模型在此类测试中表现突出。
  • 挑战与展望

尽管大语言模型在多个领域取得了显著成就,但其发展仍面临诸多挑战,包括:模型的可解释性、能源消耗、数据偏见、隐私保护及伦理道德等问题。此外,如何有效利用和优化如此庞大的模型,使其在实际应用场景中发挥最大效用,也是当前研究的重点。

未来,随着算法创新、计算资源的优化以及对AI伦理的深入探索,大语言模型有望在更多领域实现突破,如医疗健康、教育、金融服务等,为人类社会带来更加智能化、个性化的解决方案。同时,跨学科合作、全球性的开放共享也将成为推动大语言模型持续进步的关键力量。

  • 开源大模型

笔者收集了几个自己比较熟悉的开源大模型,与大家分享,如果你有喜欢的且在某些方面比较突出的开源模型,也欢迎在留言区域内交流。

模型名称

模型描述

Qwen1.5

通义千问升级1.5,支持32K上文,另外还有Qwen1.5-MoE-A2.7B 和Qwen1-7B+14B+70B两个开源版本,

BayLing

中科院开源项目,性能媲美GPT-3.5,基于LLama7B/13B,增强的语言对齐的英语/中文大语言模型

GLM

清华发布的中英双语双向密集模型,具有1300亿个参数,使用通用语言模型(GLM)算法进行预训练。它旨在支持在单台 A100(40G * 8)或V100(32G * 8)服务器上支持 130B 参数的推理任务。

XWin-LM

一款基于Llama2微调的语言模型,成功在斯坦福AlpacaEval上击败了GPT-4,成为新的榜首模型

OpenSora

高效复现类Sora视频生成的完全开源方案

GROK

3140亿参数的混合专家模型,迄今参数量最大的开源LLM

Gemma

谷歌商场开源模型2B,7B免费商用,开源第一易主了

Mixtral

Mistral AI的突破性大模型,超越GPT3.5,重新定义人工智能性能和多样性

ChatGLM

清华开源的、支持中英双语的对话语言模型,使用了代码训练,指令微调和RLHF

Orion-14B-Base

具有140亿参数的多语种大模型,该模型在一个包含2.5万亿token的多样化数据集上进行了训练,涵盖了中文、英语、日语、韩语等多种语言。

Baichuan2

百川第二代也出第二个版本了,提供了7B/13B Base和chat的版本

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