2023 年您需要了解的 10 个大型语言模型 (LLM)

语言模型允许机器解释和生成与人类相似的文字，从而改变了自然语言处理 (NLP) 科学。近年来，大型语言模型（LLM）因其出色的功能而受到广泛关注。这些模型由强大的深度学习技术提供支持，在研究、商业和日常应用等各个领域变得越来越重要。

本文将介绍 10 个将在 2023 年成为头条新闻的著名法学硕士。这些模型正在改变我们与基于语言的技术交互的方式，从聊天机器人到内容生成和翻译。

2023年十大大型语言模型

法学硕士是一种人工智能 (AI)，需要在大量文本和代码数据集上进行训练。这使他们能够生成文本、翻译语言、创建其他类型的创意材料，并为您的问题提供明智的答案。以下是 2023 年 10 个最受欢迎的法学硕士：

向导LM

WizardLM 是一种开源长语言模型，旨在执行复杂指令。它采用 Evol-instruct 方法将基本指令重写为更复杂的指令，然后用于微调 LLaMA 模型。这种方法使得 WizardLM 在基准测试中优于 ChatGPT，在 MT-Bench 测试中得分为 6.35，在 MMLU 测试中得分为 52.3。WizardLM 是一个非常有能力的模型，只有 13B 个参数，这为较小的模型获得类似的结果打开了大门。

WizardLM的重要特点：

它旨在遵循复杂的指令。
它采用 Evol-instruct 方法将简单指令重写为更复杂的指令。
它已使用 LLaMA 模型进行了微调。
在基准测试中，它的性能显着优于 ChatGPT。
它在 MT-Bench 测试中获得了 6.35 分。
它在 MMLU 测试中获得了 52.3 分。
对于只有 13B 参数的情况，它是一个非常有能力的模型。
它为较小的模型获得可比较的结果铺平了道路。
总体而言，WizardLM 是一种很有前途的大语言模型，可以执行复杂的命令。它仍在开发中，但已经展现出非凡的前景。

Falcon

Falcon 是第一个开源大型语言模型，其性能优于之前所有开源模型。它由阿联酋技术创新研究所 (TII) 创建，可根据 Apache 2.0 许可证进行访问，这意味着您可以在商业上使用它，无需支付版税或限制。

Falcon 型号包括 Falcon-40B 和 Falcon-7B。这两个模型都在巨大的文本和代码数据集上进行训练，但 Falcon-40B 模型有 400 亿个参数，而 Falcon-7B 模型有 70 亿个参数。这意味着Falcon-40B型号更强大，能够处理更复杂的工作。

Falcon 模型已经接受了英语、德语、西班牙语和法语的训练，但它们也可以使用意大利语、葡萄牙语、波兰语和其他语言进行工作。如果您想要一个功能强大、多样化且可商用的开源大型语言模型，Falcon 是一个绝佳的选择。

Falcon 的主要特点：

它是开源中最强大的大型语言模型。
它根据 Apache 2.0 许可证分发，这意味着您可以将其用于商业用途，而无需支付任何版税或限制。
它是在大型文本和代码数据集上进行训练的。
它能够以不同的语言工作。
它仍在开发中，但已经展现出非凡的前景。

Cohere

Cohere 是一家人工智能公司，由 Google Brain 团队的前 Google 工程师创立。他们主要关注为企业用例创建大型语言模型 (LLM)。Cohere 的模型在大量文本和代码数据集上进行训练，可用于一系列活动，例如文本生成、语言翻译和创意内容创建。

Cohere Command 是 Cohere 最受欢迎的型号之一。该模型旨在准确且稳健，并且其在各种基准测试中的性能受到称赞。许多大公司也使用 Cohere Command，包括 Spotify、Jasper 和 HyperWrite。

Cohere 的定价比一些竞争对手要贵。例如，Cohere 制造 100 万个代币的收费为 15 美元，但 OpenAI 的 Turbo 模型收费 4 美元。另一方面，Cohere 声称他们的模型更准确、更稳健，而且公司愿意为它们支付溢价。

Cohere 是一家为一般企业用例提供法学硕士的著名提供商。它的模型准确、强大且通用，许多重要的公司都在使用它们。如果您正在为您的企业寻找法学硕士，cohere 是一个值得考虑的绝佳选择。

Cohere 的主要特点：

前 Google Brain 员工创立了该公司。
致力于为企业用例创建法学硕士。
模型在大量文本和代码数据集上进行训练。
可用于多种活动，例如文本生成、语言翻译和创意内容创建。
Cohere Command 模型是 Cohere 最受欢迎的模型之一，其目标是准确且稳健。
Cohere 的模型比一些竞争对手的模型更昂贵，但他们声称更准确、更坚固。
许多大公司都在使用 Cohere，包括 Spotify、Jasper 和 HyperWrite。

GPT-4

GPT-4 是 OpenAI 最新、最强大的大语言模型 (LLM)。它已经过大量文本和代码数据集的训练，可以执行广泛的任务，包括：

文本生成、语言翻译以及其他类型创意内容的创建
以有教育意义的方式回答您的问题，即使这些问题是开放式的、困难的或不寻常的
编造故事或总结事实
遵循您的指示并深思熟虑地执行您的要求
从您的反馈中学习并不断改进其性能

GPT-4 也是第一个多模式法学硕士，这意味着它可以接收文本和图像作为输入。这使得它能够执行其他法学硕士难以或不可能完成的任务，例如描述图像中的幽默或使用图表回答测试问题。

LLaMA

Meta 的 LLaMA 模型代表了大语言模型 (LLM) 领域的重大进步。该模型于 2023 年 2 月发布，此后被世界各地的学者和开发人员用来生成新的创造性应用程序。

LLaMA 最令人惊奇的方面之一是它的广阔。该模型有四种尺寸，参数范围从 70 亿到 650 亿不等。这使其成为最小的法学硕士之一，同时承担许多与大型法学硕士相同的职责。

LLaMA的另一个显着特征是其性能。该模型已被证明在一系列基准上优于竞争的法学硕士，包括 GLUE 和 SQuAD 基准。结果，是相当有效的。这使其成为执行多种任务的有效工具，包括自然语言推理、问答和文本生成。

LLaMA 还因其适应性而受到称赞。该模型可用于多种目的，包括：

聊天机器人
文本摘要
机器翻译
创建代码
写出独特的东西

BERT

BERT（Bi Direction Encoder Representations from Transformers）是 Google 于 2018 年推出的一种大语言模型。它是一种深度学习模型，使用 Transformer 神经网络架构来理解文本中单词之间的上下文关联。

在 BERT 之前，大多数NLP模型都是根据序列数据（例如文本或代码）进行训练的。这些模型通常是单向的，这意味着它们只能从左到右处理文本。这阻碍了他们理解单词和句子上下文的能力，而这对于自然语言处理和问题回答等活动至关重要。

BERT 已被证明在一系列任务上优于以前的 NLP 模型，包括：

从自然语言推断
回答问题
文本摘要
通过机器翻译生成代码

guanaco-65B

guanaco-65B 是目前可用的最好的开源大语言模型 (LLM) 之一。它是由 Hugging Face 的 Tim Dettmers 和其他研究人员创建的，基于 Meta 的 LLaMA 模型。

事实证明，Guanaco-65B 在各种基准测试中均优于竞争对手的开源法学硕士。例如，它在 MMLU 测试中获得了 52.7 分，在 TruthfulQA 审核中获得了 51.3 分。

guanaco-65B 最令人震惊的方面之一是它的尺寸。该模型包含 650 亿个参数，明显少于之前的 LLM（例如 GPT-4）。然而，Guanaco-65B 的性能与这些大型型号一样好甚至更好。

guanaco-65B 已使用 OASST1 数据集进行了微调，该数据集是一个大型文本和代码数据集。这使模型能够对语言有透彻的理解，并使其能够执行广泛的任务，包括：

自然语言推理
回答问题
文本摘要
创建代码

事实证明，Guanaco-65B 在各种基准测试中均优于竞争对手的开源法学硕士。例如，它在 MMLU 测试中获得了 52.7 分，在 TruthfulQA 审核中获得了 51.3 分。

GPT-3.5

OpenAI 的 GPT-3.5 模型是一种前沿的语言模型，具有卓越的上下文理解和语言创建能力。它可以完成多种工作，包括文本补全、摘要、翻译，甚至创意写作。

由 GPT-3.5 模型驱动的 ChatGPT 擅长于创造性任务，例如论文写作和制定成功的商业提案。添加 GPT-3.5-turbo 变体（具有出色的 16K 上下文长度）进一步扩展了其可能性。最好的部分是什么？它完全免费使用，没有每小时或每日的使用限制。接受 ChatGPT 对您的创造性努力的无限潜力。

BLOOM

BLOOM 以其规模和多语言的可能性而脱颖而出。它拥有 1760 亿个参数，使其成为世界上最大的法学硕士之一。它也是双语的，这意味着它可以理解和生成 46 种不同语言的内容。

BLOOM 仍在开发中，但它已经被用来产生各种出色的应用程序。例如，它已被用来创建一个新的机器翻译系统，能够以最先进的精度在 46 种语言之间进行翻译。它还被用来开发一种新的代码生成工具，能够以 13 种不同的编程语言生成代码。

BLOOM的主要特点如下：

规模：BLOOM 拥有 1760 亿个参数，使其成为世界上最大的法学硕士之一。
BLOOM 是多语言的，能够理解和创作 46 种不同语言的作品。
BLOOM 是开源的，这意味着任何想要使用它的人都可以免费使用。
BLOOM 由研究人员和开发人员社区创建和维护。

XLNet

XLNet 是 Google AI 研究人员于 2019 年推出的语言模型。它解决了经典语言模型中的问题，例如从左到右或自回归预训练程序。

XLNet 的主要思想是通过在预训练期间对输入序列的所有排列进行建模来克服自回归偏差。根据已经查看过的单词，自回归模型预测序列中的下一个单词。这可能会导致问题，因为它会导致模型忽略序列中稍后的重要信息。

XLNet 通过模拟输入序列的所有可能变化来解决这个问题。这意味着该模型会评估序列中所有潜在的词序，并学习预测每个排列中的下一个词。这提高了模型捕获双向上下文和依赖关系的能力。

XLNet 的主要功能包括：

对输入序列的所有排列进行建模以克服自回归偏差。
使用Transformer架构。
使用基于排列的训练目标，称为“排列语言建模”。
事实证明，它在各种任务上都优于早期的语言模型。
对对抗性例子更有抵抗力
有开源代码和预训练模型可用。

大型语言模型可以用来做什么？

自然语言理解：法学硕士可用于理解文本的含义及其使用的上下文。这可用于多种目的，包括情感分析、机器翻译和回答问题。
完成文本：法学硕士可用于通过填写缺失的单词或短语来完成文本。这可用于多种目的，包括创建创造性的文本格式，例如诗歌、代码、剧本、音乐作品、电子邮件、信件等，或总结事实问题。