欢迎各位小伙伴 收藏、点赞、留言、评论，推荐一些大模型项目，仅供各位参考学习。
一：开源大模型热门项目推荐
NNI：由微软发布的开源AutoML工具包，支持神经网络超参数调整。最新版本对机器学习生命周期的各个环节做了全面支持，包括特征工程、神经网络架构搜索(NAS)、超参调优和模型压缩。适用于各种机器学习项目，尤其是神经网络相关的项目。链接：https://github.com/Microsoft/nni
AdaNet：谷歌开源的轻量级TensorFlow框架。AdaNet易于使用，并能创建高质量的模型，为ML实践者节省了选择最佳神经网络架构的时间。适用于需要快速原型设计和模型迭代的场景。链接：GitHub - tensorflow/adanet: Fast and flexible AutoML with learning guarantees.
SAIL 7B：基于LLaMa的搜索增强模型，参数为7B。具有强大的搜索和学习能力，适用于需要处理大量搜索和查询任务的场景。链接：SAIL-7b
Vicuna-13B：开源对话模型，基于LLaMa 13B微调。在客户服务、医疗保健、教育、金融和旅游/酒店等行业有广泛应用。其高效的对话生成能力，使其成为这些领域的有力工具。链接：https://github.com/lm-sys/FastChat
Yi系列模型：01.AI推出的强大开源语言模型，以双语能力领先。具有卓越的语言理解、常识推理和阅读理解等能力，适用于需要处理多语言和多模态数据的场景。链接：Yi-34B和Yi-6B：https://github.com/01-ai/Yi Yi-9B： https://huggingface.co/01-ai/Yi-9B
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：由Google AI开发的自然语言处理预训练模型，为许多NLP任务提供了基础。链接： https://github.com/google-research/bert
GPT (Generative Pre-trained Transformer)：BERT 是由Google提出的预训练模型，取得了在自然语言处理任务方面的显著成果。链接：https://github.com/openai/gpt
RoBERTa (A Robustly Optimized BERT Approach) ： RoBERTa 是对BERT模型进行了优化和改进，特别关注大规模数据和超参数调优。链接：GitHub - facebookresearch/fairseq: Facebook AI Research Sequence-to-Sequence Toolkit written in Python.
二： 各个大模型的优缺点及适用场景介绍
1.NNI
优点：全面支持机器学习生命周期的各个环节，易于上手，开发者友好。
缺点：可能对于特定领域或特定问题的优化不够深入。
适用场景：各种机器学习项目，尤其是神经网络相关的项目。
2.AdaNet
优点：轻量级，易于使用，能够创建高质量的模型，节省选择神经网络架构的时间。
缺点：对于特定问题的优化可能不如专业模型深入。
适用场景：需要快速原型设计和模型迭代的场景。
3.SAIL 7B
优点：基于LLaMa的搜索增强模型，具有强大的搜索和学习能力。
缺点：模型参数较大，可能需要较高的计算资源。
适用场景：处理大量搜索和查询任务的场景。
4.Vicuna-13B
优点：高效的对话生成能力，广泛应用于多个行业。
缺点：可能对于特定领域的专业对话生成不够深入。
适用场景：客户服务、医疗保健、教育、金融和旅游/酒店等行业。
5.Yi系列模型
优点：强大的双语能力和多模态处理能力，卓越的语言理解、常识推理和阅读理解等能力。
缺点：可能对于特定领域的专业术语和知识理解不够深入。
适用场景：需要处理多语言和多模态数据的场景，如跨语言翻译、多模态内容生成等。
6.BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
优点：BERT 能够处理双向上下文，更好地理解语言语境。在各种自然语言处理任务上显示出非常强大的性能。
缺点：BERT 模型较大，需要较多的计算资源和时间进行训练。
适用场景：适用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、句子相似度等。
7.GPT (Generative Pre-trained Transformer)
优点：GPT 模型具有出色的生成能力，在对话系统、摘要生成等任务中表现突出。
缺点：GPT 模型通常只能单向进行生成，可能会受到上下文信息的限制。
适用场景：适合需要生成文本的任务，如对话生成、文章摘要等。
8.RoBERTa (A Robustly Optimized BERT Approach)
优点：RoBERTa 在各种NLP任务上展现出更加强大的性能和泛化能力。
缺点：需要大量的计算资源进行训练和微调。
适用场景：适用于需要高性能和泛化能力的NLP任务，如情感分析、语义理解等。
三：其它热门大模型项目
PyTorch Hub:
介绍: PyTorch Hub 提供了许多流行的预训练模型，包括图像分类、自然语言处理等领域的模型。
链接: https://pytorch.org/hub/
Hugging Face Transformers:
介绍: Hugging Face Transformers 是一个提供各种预训练模型的开源库，包括BERT、GPT、RoBERTa等。
链接: https://github.com/huggingface/transformers
Fairseq:
介绍: Fairseq 是Facebook AI Research发布的序列到序列模型工具包，支持NLP任务和机器翻译等。
链接: https://github.com/pytorch/fairseq
TensorFlow Models:
介绍: TensorFlow Models 包含了许多流行的机器学习模型和算法的实现，涵盖了图像、文本、语音等领域。
链接: https://github.com/tensorflow/models
T5 (Text-to-Text Transfer Transformer):
介绍：由Google Research提出，可应用于多种NLP任务，如文本生成、翻译等。
链接：https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer
OpenAI Codex:
介绍：基于GPT技术，能够编写代码、回答问题等多用途的自然语言生成模型。
链接：暂时仅有商业访问权限，属于OpenAI产品之一。
四：国内开源大模型
讯飞星火认知大模型：
开源地址：xinghuo.xfyun.cn/
介绍：科大讯飞研发的以中文为核心的新一代认知智能大模型，具备文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力和多模态能力等七大核心能力。
特点：讯飞星火可以在与人自然的对话互动过程中，提供多风格多任务长文本生成、多层次跨语种语言理解、基于思维链的推理能力等多种能力。
文心一言大模型：
开源地址：yiyan.baidu.com/
介绍：百度研发的AI大模型，可以听懂潜台词、复杂句式、专业术语等复杂提示词，也能胜任代码理解与调试任务。
特点：文心一言具备多模态生成能力，支持图像生成和处理、语音合成、语音识别和音频分类等功能，还可以对视频数据进行处理或将文本转化为动态图像序列完成视频分类、目标检测等任务。
智谱清言（ChatGLM）：
开源地址：chatglm.cn/
介绍：清华系智谱AI开发的对话语言模型，支持多轮对话、内容创作、信息归纳总结、代码生成、绘画、识图等多模态能力。
特点：智谱清言是一个千亿参数对话模型，已更新到ChatGLM3，支持PC端、手机端及网页使用。
KimiGPT：
开源地址：kimi.moonshot.cn/
介绍：由国内初创公司"月之暗面"研发的大模型，支持超长的输入和输出能力，并具有联网能力和读文件能力。
特点：KimiGPT在处理长文本方面有很大的优势，可以从互联网上获取最新的信息和数据，也可以访问用户提供的链接进行阅读。
ChatGLM-6B：
开源地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
介绍：ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model (GLM) 架构，具有62亿参数。
特点：结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，并针对中文问答和对话进行了优化。
Mistral-7B×8-MoE：
链接地址：https://www.modelscope.cn/home
介绍：Mistral AI在2023年12月8日开源了首个MoE大模型Mistral-7B×8-MoE。
特点：Mistral-7B×8-MoE是一个稀疏的混合专家网络，是一个纯解码器模型。该模型在多个评测任务上表现优异，包括常识推理、世界知识、阅读理解、数学和代码生成等领域，甚至在某些任务上超越或匹配了其他大型模型如Llama 2 70B和GPT-3.5。
Colossal-AI：
开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI
介绍：Colossal-AI是一个国产开源项目，主要致力于加速各种大模型的训练。
特点：与PyTorch和业界主流的DeepSpeed方法相比，Colossal-AI能显著提升参数容量，使得RTX 2060 6GB的普通游戏本能训练15亿参数的模型，而RTX 3090 24GB的主机甚至能直接训练180亿参数的大模型。
这些热门的开源大模型项目提供了丰富的资源和模型供开发者使用，并且得到了广泛的关注和支持。通过探索这些项目，可以更好地了解当前大模型领域的最新进展和应用场景。
以上每种模型都有其独特的优势和限制，选择适合特定任务和场景的模型需要综合考量模型的特点、应用需求以及可用资源等因素。
介绍的这些开源大模型都能在各自的领域中发挥重要作用，但选择最适合的模型应基于具体应用场景、资源可用性以及任务要求等因素进行综合考量。
