前言
OpenAI公布的ChatGPT火爆寰球以来，寰球互联网大厂陆续跟进，纷纷发表了自家的Chat产品，如Google的Bard，百度的文心一言，阿里的通义千问等等。
这些Chat产品背地都是依赖的大语言模型(Large Language Model)。
如果是做一个垂直畛域的Chat产品，有2种计划：
- 间接应用商业化产品，前提是商业化产品反对对模型做fine-tune(微调)。比方OpenAI就反对对它的根底模型做fine-tune来实现个性化的模型。
- 应用开源的大语言模型，对开源模型做fine-tune来实现垂直畛域的Chat产品。
本文重点介绍有较大参考价值的开源大语言模型，不便大家疾速找到适宜本人利用场景的开源模型。
开源大语言模型
| Model | 作者 | 参数量 | 训练数据量(tokens) | 训练老本 |
|---|---|---|---|---|
| LLaMA | Meta | 包含 70 亿、130 亿、330 亿、650 亿 4 种参数规模 | 1.4万亿 | 2048个A100 GPU |
| Alpaca | Stanford | 70亿 | 52k条问答指令数据，指令数据来源于OpenAI的API返回后果 | 500美元数据老本+100美元训练老本 |
| Vicuna | UC Berkeley, CMU, Stanford, UCSD and MBZUAI | 130亿 | 70k条问答指令数据，指令数据来源于用户分享进去的对话记录 | 300美元 |
| Koala | UC Berkeley | 130亿 | 500k条问答直录性能数据，指令数据来源于网上公开数据集 | 在公共云计算平台上，预期训练老本不超过100美元。一台 Nvidia DGX 服务器与8个A100 GPU，须要6个小时训练实现2个epochs。 |
| Dolly 2.0 | Databricks | 120亿 | 15k条问答指令数据，指令数据来源于Databricks员工 | 不到30美元 |
| ChatGLM | 清华大学KEG 实验室和智谱AI | 60亿和1300亿共2种参数规模 | 4000亿左右，中文和英文token各2000亿 | 数百万人民币 |
| 鹏程·盘古α | 鹏程实验室、华为 | 26亿、130亿和2000亿共3种参数规模 | 2500亿 | 2048 块昇腾处理器 |
开源模型有几个留神点：
- 第一，LLaMA由Meta开源，LLaMA目前仅用于学术、社会公益我的项目，不能用于商业化我的项目。
- 第二，Alpaca, Vicuna, Koala基于LLaMA衍生而来，是在LLaMA大语言模型根底上做了fine-tune失去的，因而训练老本极低，只需用比拟少的指令数据做fine-tune即可。这也是为什么这几个模型的训练老本很低，因为站在了LLaMA这个伟人的肩膀上。另外，这几个模型因为实质上还是LLaMA，受限于LLaMA的license限度，同样不能用于商业化目标。
- Dolly 2.0是在EleutherAI pythia模型衍生而来，指令微调的数据集称为 databricks-dolly-15k，也已开源公布，蕴含来自数千名 Databricks 员工的 15,000 个高质量的人工生成的问答数据，专为指令调优大型语言模型而设计。且 databricks-dolly-15k 依据（Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License）的许可条款，任何人都能够出于任何目标应用、批改或扩大此数据集，包含商业利用。
- 国内目前开源的次要就是清华主导的ChatGLM，以及华为和鹏程实验室主导的盘古alpha模型。
训练模型
如果拿大语言模型做训练，而不是简略的指令微调，那训练老本十分昂扬，比方ChatGPT训练一次的老本在140万美元左右。
最近微软开源了DeepSpeed，能够减速大语言模型的训练，将ChatGPT 1750亿参数模型的训练老本升高到5120美元左右。
其本质是一个开源深度学习训练优化库，能够减速ChatGPT模型的训练，比目前最快的训练方法快大概15倍，如果想本人训练大语言模型的能够参考下。
总结
GPT模型当初真的是突飞猛进，很多是基于根底模型，联合问答的指令数据对模型做微调而失去的。
当初很多媒体报道的时候喜爱夸张，大家不要看到冒出一个新的开源模型就感觉如许厉害了，绝大部分都是站在伟人肩膀上做了微调而来的。
下面开源大语言模型的表格也会继续更新，欢送大家关注上面的开源地址。
开源地址
继续更新的开源大语言模型开源地址： ChatGPT模型教程。
公众号：coding进阶。
集体网站：Jincheng’s Blog。
知乎：无忌。
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References
- https://mp.weixin.qq.com/s/7CW4p8RgAF3jYGmgefB_eg
- https://mp.weixin.qq.com/s/M-ToNk8SABoP2JG0xLUBxQ
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