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常见LLM大模型总结

模型名称发布机构主要特点参数规模应用场景
GPT-4OpenAI强大的推理能力,支持多模态(图像+文本),上下文理解更深1.7万亿参数聊天机器人、内容生成、代码生成
ChatGPTOpenAI面向对话优化,支持多轮对话记忆,训练数据更偏实际应用数百亿参数客服、教育辅助、任务型对话
LLaMA 2Meta开源模型,提供不同参数规模的版本,适合研究和定制化开发7B/13B/70B科研研究、垂直领域应用
Claude 2Anthropic强调对齐性和安全性,擅长长文档总结和推理任务未公开法律、技术文档总结、教育工具
PaLM 2Google DeepMind强化多语言和多任务处理能力,支持代码生成和翻译等任务未公开搜索引擎、跨语言翻译、代码编写
MPT-7BMosaicML训练成本低,支持开源和自定义优化,具备灵活性和可扩展性7B开源模型实验、轻量化应用
BLOOMBigScience开源多语言模型,支持46种语言,关注全球化和多样性176B多语言NLP任务、学术研究
FalconTII UAE开源模型,优化推理速度,适合高效推理任务7B/40B内容生成、聊天机器人、高效推理任务
GPT-NeoXEleutherAI高度开源,训练成本优化,支持大规模预训练20B学术研究、开放性开发
OPTMeta专为高效训练和推理设计,模型开源,参数规模可调175BNLP研究、工业级应用
Ernie Bot百度强化中文理解能力,结合知识图谱支持深度问答未公开中文搜索、企业应用、智能客服
Spark阿里巴巴达摩院强调在中文环境下的生成式任务和工业应用优化未公开工业应用、中文生成、业务智能化
Tongyi Qianwen阿里巴巴强化中文语言生成,适配多业务场景,具备多模态能力未公开中文写作、智能助手、跨领域应用

注释

  1. 参数规模:部分模型的参数规模未公开。
  2. 应用场景:基于公开信息总结,实际应用可能更广泛。
  3. 数据来源:模型发布机构的官网和相关文档。
http://www.yidumall.com/news/12696.html

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