盘点！LLM大模型及发展趋势！_llms模型

大型语言模型（LLMs）无疑是此次人工智能革命的核心，其构建于Transformer架构的坚实基础之上，并依据缩放定律（Scaling Law）不断进化。

简而言之，缩放定律揭示了一个关键原理：数据规模的扩大、参数数量的增加以及计算能力的提升，都将促使模型能力迈向新的高峰。正是通过预先训练海量的文本数据，LLMs展现了令人瞩目的对话与任务处理能力，成为了现代人工智能领域的璀璨明星。

可以感受到的是，在AI的浪潮中，大模型技术迭代太快了。往往上个大模型还没霸榜几天，下个大模型就又刷榜了，下面我们一起来看下有哪些经典大模型与其发展趋势。

GPT-4o

近期OpenAI隆重推出了免费的全新的旗舰模型——“GPT-4o”，核心亮点在于把AI工具的使用门槛降到了更低的程度。据详细介绍，GPT-4o模型显著提升了ChatGPT在处理多达50种不同语言方面的表现，具备实时对音频、视觉及文本进行推理的卓越能力，并在速度与质量方面均实现了显著优化。

性能方面，根据传统基准测试，GPT-4o在文本、推理和编码等方面实现了与GPT-4 Turbo级别相当的性能，同时在多语言、音频和视觉功能方面的表现分数也创下了新高。

GPT-4o：https://openai.com/index/hello-gpt-4o/

LLaMA 3

近期，Meta 重磅发布发布两款开源Llama 3 8B与Llama 3 70B模型，供外部开发者免费使用。Meta表示，Llama 3 8B和Llama 3 70B是目前同体量下，性能最好的开源模型。

从其分享的基准测试可以看出，Llama 3 400B+ 的实力几乎媲美 Claude 超大杯以及 新版 GPT-4 Turbo，虽然仍有一定的差距，但足以证明其在顶尖大模型中占有一席之地。

模型下载链接：https://llama.meta.com/llama-downloads/

GitHub项目地址：https://github.com/meta-llama/llama3

Phi-3

Phi 是由微软 AI 研究院最新开发的一个开源「小型语言模型」，可商用，卖点是小，需要的资源少。模型包括Phi-3-Mini、Phi-3-Small 和 Phi-3-Medium。其中，Phi-3-Mini 最小，只有 3.8B

的参数，但在重要的基准测试中的表现可与大型模型如 Mixtral 8x7B 和 GPT-3.5 媲美而更大的 Small 和 Medium ，在扩展的数据集的加持下就更牛逼了。

链接：https://huggingface.co/collections/microsoft/

零一万物

Yi系列模型是01.AI推出的下一代开源大型语言模型，旨在成为双语语言模型领域的佼佼者。该模型利用3T多语言语料库进行训练，具备出色的语言理解、常识推理和阅读理解等能力。

据2024年1月数据显示，Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位列第二，仅次于GPT-4 Turbo，且优于其他LLM如GPT-4、Mixtral、Claude。此外，Yi-34B模型在Hugging Face Open LLM Leaderboard和C-Eval等各种基准测试中，均排名第一，超越所有现有开源模型，如Falcon-180B、Llama-70B、Claude。这些成绩使Yi系列模型成为全球最强大的LLM模型之一，展现出广阔的应用前景。

论文：https://arxiv.org/abs/2403.04652

链接：https://github.com/01-ai/Yi

大模型发展趋势

1、开源OR闭源？

IT行业的历史告诉我们，开源是软件领域里的一大潮流，它推动了应用生态的繁荣。但自从GPT3出现后，Open AI却选择了闭源，这使得开源大模型的发展似乎停滞在了GPT3.5的阶段。不过，业界还是有一些口碑不错的前沿开源大模型，比如Meta的LLaMA3、Mistral的Mistral 8x7B和零一万物的Yi-34B等。

虽然开源模式在构建生态方面很给力 ，但因为大模型算力和算法等方面的限制，它在大模型领域的发展还充满了不确定性。 甚至有人担心，开源模型会逐渐落后。好在Llama 3的出现，给开源模型带来了一线希望。这场关于开源与闭源的辩论还在继续，咱们就拭目以待吧。

2、大规模 OR 小规模参数？

大模型基于Scaling Law（缩放定律）。简单的说，就是数据越多，参数越大，算力越强，模型最终的能力就越强。随着模型参数和预训练数据规模的增加，模型能力与任务效果不断改善，展示出了一些小规模模型所不具备的“涌现能力”。

随着大模型时代的逐步来临，以ChatGPT为代表的前沿大模型技术正逐步在经济、法律、社会等诸多领域展现其重要价值。与此同时，众多AI企业纷纷推出开源大模型，其规模正遵循扩展定律实现指数级增长。

然而，一个不可忽视的趋势是，大模型的体积正在逐渐精简，使得私有化部署成为可能。这一需求显得尤为重要，特别是在对个人隐私保护要求极高的场景中。 想象一下，一个能够深入了解你各类数据的AI机器人，在无需联网传输数据的情况下，直接在你的设备上运行并为你提供决策支持，这无疑大大增强了用户的信任。可以预见的是，**手机端侧大模型将加剧和超级APP的入口之争。

如何系统的去学习AI大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要全套 《LLM大模型入门+进阶学习资源包》，扫码获取~

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/正经夜光杯/article/detail/996444