知名的开源大模型及其特点_开源的大模型有哪些

目前，开源的大模型领域涌现出了许多具有不同特点和优势的模型。这些开源大模型不仅推动了AI技术的发展，也为研究者和开发者提供了丰富的资源和工具，促进了AI应用的创新和多样化。以下是一些知名的开源大模型及其特点。北京木奇移动技术有限公司，专业的软件外包开发公司，欢迎交流合作。

1.OLMo（Open Language Model）

由艾伦人工智能研究所等机构联合推出，是首个完全开源的大模型，提供了包括模型权重、训练代码、数据集和训练过程在内的全部资料。

包含高达3T token的预训练开源语料库，以及产生这些训练数据的代码。

提供了不同架构、优化器和训练硬件体系下的7B大小的模型，以及一个1B大小的模型，所有模型都在至少2T token上进行了训练。

2.Grok-1 

由xAI团队开发，拥有3140亿参数的混合专家模型（MoE），遵循Apache 2.0协议开放模型权重和架构。

适用于多种AI任务，包括自然语言处理、机器翻译、内容生成等。

优化了数学和代码相关任务中的性能，支持长上下文理解和高级推理能力。

3.Stable Code Instruct-3B 

由Stability AI开源，是一个基于Stable Code 3B的指令调整编码语言模型。

能够处理各种任务，例如代码生成、数学和其他软件工程相关的任务，旨在提高编程和软件开发相关任务的效率和直观性。

4.Yi 模型 

能够一次处理40万汉字，中英均霸榜，成为迄今为止唯一成功登顶Hugging Face开源模型榜首的中文模型。

具有强大的语言理解和生成能力，适用于多种自然语言处理任务。

5.StarCoder2 系列 

由英伟达、Hugging Face和ServiceNow联合发布，包含3B、7B和15B模型，使用来自Stack v2数据集的大量代码标记进行训练。

基于Transformer架构，可以理解和生成多种编程语言的源代码，助力开发人员提升工作效率。

6.Sora

由跨维智能、香港中文大学（深圳）及华南理工大学的研究人员提出，实现了生成广播质量的音乐。

可以根据简单的提示创建从歌词到人声和配器的所有内容，甚至可以引导它准确选择想要的流派。

随着AI领域的不断进步，未来可能会有更多的开源大模型出现，进一步丰富AI技术的应用场景。