什么是LLM大模型？
大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大规模语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。
这种模型能够生成自然语言文本，深入理解文本含义，并处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。大语言模型在人工智能领域的应用已成为全球科技研究的热点，尤其在规模上的增长尤为引人注目，参数量已从最初的十几亿跃升到如今的一万亿。参数量的提升使得模型能够更加精细地捕捉人类语言的微妙之处，更加深入地理解人类语言的复杂性。
随着技术的不断成熟，LLM大模型将不断拓展其应用范围，为人类提供更加智能化和个性化的服务，进一步改善人们的生活和生产方式。同时，随着对大语言模型运行机制的理解不断加深，人们也在尝试用这些理解去改进LLM的推理效率和质量，探索新的模型架构以降低计算复杂度，提高处理大规模数据的能力。
常见的开源大模型有哪些？
| 模型名称 | 厂商 | 参数 | 介绍 |
| LLaMA 2 | Meta | 7-700亿参数 | ? ? ?Meta 提供了有关LLaMA 2及其强大的开源替代方案的重要信息。LLaMA 2 是一个7-700 亿参数的生成文本模型，于2023 年 7 月完成。该模型适用于商业和学习。RLHF 对此进行了改进。构建并训练此文本生成模型以教授聊天机器人自然语言。Meta 提供开放、可定制的 LLaMA 2、Chat 和 Code Llama。 |
| BERT | 谷歌 |
| ? ? ?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。 |
| Phi-3 | 微软 |
| ? ? 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。 |
| Qwen1.5 | 通义千问 |
| ? ? ?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。 |
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