盘点！现今大模型及发展趋势！_现有大模型

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。

那么，我们该如何学习大模型？

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一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

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二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。