盘点热门开源大模型

目录

Hugging Face Transformers:

OpenAI's GPT系列:

BERT:

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer):

M6 (M6-Text-to-Text):

ViT (Vision Transformer):

MM-PreTrain:

总结

以下是一些开源热门的大模型推荐，这些模型在自然语言处理、多模态处理等领域具有重要影响力，被广泛应用于研究和工业界的各种场景中：

Hugging Face Transformers:

项目简介: 提供了大量预训练模型的实现，包括BERT、GPT系列、T5、RoBERTa等，支持多种任务的微调和应用开发。这是一个非常活跃的社区，不断有新模型加入。
GitHub: https://github.com/huggingface/transformers

OpenAI's GPT系列:

项目简介: GPT-3是最知名的版本，尽管GPT-3本身不开源，但OpenAI通过API形式提供了访问途径。而GPT-2模型是开源的，具有强大的文本生成能力。
GPT-2: https://github.com/openai/gpt-2

BERT:

项目简介: BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）由Google推出，是NLP领域的一个里程碑，广泛用于理解任务。
GitHub: https://github.com/google-research/bert

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer):

项目简介: 由Google研发，是一个统一的文本到文本框架，可用于多种自然语言处理任务，展示了强大的泛化能力。GitHub: https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer

M6 (M6-Text-to-Text):

项目简介: 由 DAMO Academy 开发，是中国最大的预训练模型之一，旨在处理中文任务，支持文本生成、分类、问答等多种应用场景。
GitHub: https://github.com/modelscope/models/tree/v1.0/m6

ViT (Vision Transformer):

项目简介: 虽然主要是面向计算机视觉任务，但ViT的架构也为多模态模型提供了灵感，如结合文本和图像处理。
GitHub: 相关实现众多，其中一个流行的实现是https://github.com/lucidrains/vit-pytorch

MM-PreTrain:

项目简介: 集成了多个开源的多模态预训练模型，包括图文、视频文本等，提供了统一的接口进行模型微调和下游任务应用。
GitHub: https://github.com/open-mmlab/mm-pretrain

总结

这些模型和框架在各自的领域内都是前沿的代表，持续推动着人工智能技术的发展。选择合适的大模型时，应考虑模型的适用场景、性能、资源消耗以及社区支持等因素。