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大型语言模型（LLM）的发展日新月异，最新的模型突破了人工智能的极限。随着这些模型不断塑造我们与技术互动的方式，generative AI 应用的可能性将是无限的。有了经过微调的模型，开发人员、企业和创业者都有了强大的工具集，可以创建创新的解决方案、引人入胜的用户体验，并处理各种任务。在本文中，我们将探讨最好的大型语言模型。
什么是大型语言模型？
大型语言模型（如 OpenAI 的 GPT-3.5）是复杂的人工智能系统，旨在根据输入内容理解和生成类似人类的文本。这些模型的特点是规模庞大，拥有数十亿甚至数万亿个参数，能够捕捉语言中错综复杂的模式和细微差别。
这些模型的机制涉及神经网络，特别是转换器架构，使它们能够处理和生成与上下文相关的连贯文本。通过在大量数据集上进行预先训练，这些模型学会了预测句子中的下一个单词或完整的文本段落，对语言结构、语法和上下文有了广泛的了解。大型语言模型的应用多种多样，从自然语言处理任务到创意内容，不一而足。
它们可用于起草电子邮件、生成代码、回答问题、翻译语言等。搜索引擎也能从大型语言模型中获益，利用它们提高搜索结果的相关性和语境。这些模型的预训练特性允许通过微调适应特定领域或任务，使其成为人工智能和自然语言理解领域各种应用的通用工具。
开源和闭源LLM 有什么区别？
术语 "开源 "和 "闭源 "指的是语言模型（如大型语言模型 (LLM)）底层代码的可访问性。以下是主要区别的细分：
开源语言模型
- 透明度： 开源大型语言模型的源代码对公众开放。任何人都可以查看、修改和分发代码。
- 社区协作： 开放源码的性质鼓励更广泛的开发人员和研究社区开展合作。这通常会带来不同的贡献和改进。
- 自定义： 用户可以灵活修改代码，以满足其特定需求或应对特殊挑战。这种适应性可以带来广泛的应用和用例。
- 例如 BERT、GPT（生成预训练变换器）模型等都有开源实现。
封闭源（专有）语言模型
- 限制访问： 闭源语言模型的源代码不对外公开。它由特定实体或组织拥有和维护。
- 有限的修改： 用户通常无法修改或定制底层代码。模型被当作服务或软件使用，无法直接访问内部运作。
- 控制分发： 拥有封闭源模型的实体控制发布和更新。用户可能不得不依赖所有者提供的官方版本和更新。
- 举例说明： 一些商业语言模型或私营公司开发的语言模型可能属于闭源类别。
考虑因素
- 许可证： 开放源码模式通常有特定的许可证，规定了如何使用、修改和分发代码。封闭源代码模式可能有更严格的使用条款。
- 社区支持： 开源模型受益于社区驱动的支持和改进。封闭源模型则依赖于拥有它们的实体提供支持和更新。
在 LLM 方面，像 OpenAI 的 GPT-3 这样的模型已经被商业化部署，允许用户通过 API 访问模型，而底层模型架构仍然是专有的。了解语言模型是开源还是闭源对开发人员和研究人员来说至关重要，因为它决定了模型的可访问性、协作性和定制化程度。
大型语言模型（LLM）的演变
大型语言模型（LLM）在人工智能领域的发展堪称革命性。开源计划以及 OpenAI、谷歌、微软和 Meta 等主要公司的不断进步，将语言模型推向了未知领域。
开拓阶段：早期语言模式
大型语言模型的最初尝试以基于规则的系统和统计方法为特征。这些模型难以应对人类语言的复杂性，往往无法捕捉到细微的语义和语境。
神经网络的出现
深度学习的出现标志着语言模型发展的范式转变。神经网络，尤其是递归神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络在处理序列数据方面取得了显著的进步。这些早期的深度学习模型展示了更强的语言理解能力，但其可扩展性有限。
变形建筑：改变游戏规则
突破性的时刻出现在 Transformer 架构的引入上。变压器促进了并行化，使具有大量参数的模型的训练成为可能，这是大型语言模型发展过程中的一个关键因素。
生成式预训练变换器 (GPT)
OpenAI 的 Generative Pre-Trained Transformer（GPT）系列一直是LLM 演进的标志。从 GPT 开始，GPT-2、GPT-3 等后续版本的参数都有大幅增加，使这些模型展现出惊人的语言理解和生成能力。拥有数十亿参数的 GPT-3 展示了利用庞大数据集进行各种应用的潜力。
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1.GPT-3.5 模型
由 OpenAI 开发的Generative Pre-Trained Transformer3.5（或 GPT-3.5）是迄今为止规模最大、功能最强大的语言模型之一，拥有惊人的 1750 亿个参数。其巨大的规模使其能够理解和生成高度上下文感知的文本，从而使其在众多应用中发挥了重要作用。GPT-3 在自然语言理解、创造性文本生成和问题解决方面表现出色。它在撰写连贯的文章、完成代码片段，甚至参与动态的、与上下文相关的对话方面都表现出了卓越的能力。
虽然 GPT-3 的庞大规模对计算提出了更高的要求，但它已成为人工智能领域的标杆，展示了大规模变压器模型在推动语言理解方面的潜力。在 GPT-3 模型等前辈成功的基础上，GPT-3.5 证明了基于转换器的架构的不断进步。
2.GPT-4（生成式预训练变换器 4）
作为 GPT-3 的后续版本，GPT-4 建立在其前身所奠定的基础之上。GPT-4 拥有更多的参数，旨在进一步增强自然语言理解和生成能力。该模型有望突破语言模型的界限，在内容创建、代码生成和对话交互等任务中提供更好的性能。从 GPT-3 到 GPT-4 的演变反映了对语言处理技术进步的不断追求，以及对更大型、更复杂的神经架构的探索。
3.BERT（变压器双向编码器表示法）
由谷歌开发的 BERT 为转换器模型引入了双向语境，使其在理解一个单词在句子中的含义时，能够同时考虑前面和后面的单词。这种双向方法大大提高了对单词和短语的上下文理解能力，使 BERT 在问题解答和情感分析等复杂任务中尤为有效。
BERT 已成为许多自然语言处理应用的基础，并广泛应用于从搜索引擎到chatbots 等各个领域。BERT 在大型数据集上进行预训练，并针对特定任务进行微调，这有助于提高其适应性，使开发人员能够在一系列应用中利用其功能。
4.T5（文本到文本转换器）
谷歌开发的 T5 为各种自然语言处理任务引入了一个统一的框架，将它们全部视为文本到文本问题。这种创新方法简化了模型架构和训练过程，使 T5 更容易适应不同的任务，只需最小的调整。
T5 在翻译、摘要和问题解答方面表现出色。T5 的多功能性在于它能够处理各种 NLP 任务，将这些任务统一处理为将输入文本转换为目标文本，从而为各种语言相关挑战提供了一个连贯高效的解决方案。
5.XLNet（极限学习机器网络）
由谷歌和卡内基梅隆大学共同开发的 XLNet 融合了自回归和自编码两种方法，结合了 BERT 等模型和传统自回归变换器的优势。这种混合方法使 XLNet 既能捕捉双向语境，又能在生成任务中保持一致性。XLNet 在各种自然语言处理基准测试中都表现出了出色的性能，证明了它有能力通过对上下文的细致理解来处理各种语言理解任务。
6.RoBERTa（稳健优化的 BERT 方法）
RoBERTa 是 BERT 的一种变体，它修改了关键超参数和训练目标，从而提高了性能和鲁棒性。RoBERTa 由 Facebook AI Research（FAIR）开发，针对各种自然语言处理任务进行了优化，包括情感分析、文本分类和问题解答。其修改旨在克服原始 BERT 模型的某些局限性，从而在不同任务中实现更好的泛化和性能。
7.蒸馏器
DistilBERT 由 Hugging Face 创建，是 BERT 的提炼版本，旨在减少计算资源，同时保持性能。DistilBERT 通过知识提炼保留了 BERT 的基本内容，为资源有限的应用提供了更轻量级的解决方案。DistilBERT 在文本分类和情感分析等任务中表现出了高效性，使其成为计算效率优先的实用选择。
8.克劳德
克劳德（Claude）由 Anthropic 公司创造，是一款开创性的人工智能助手，专注于宪法人工智能。这意味着克劳德的设计将优先考虑确保其输出有益、无害和准确的原则。通过遵守这些原则，克劳德旨在创造一种更道德、更负责任的人工智能形式，让用户在多方面受益。
Anthropic 由 Claude 支持的两个主要产品是 Claude Instant 和 Claude 2。虽然这两款产品都利用了 Claude 先进的人工智能功能，但据 Anthropic 称，Claude 2 在复杂推理方面更为出色。Claude 2 能够处理复杂的问题并提供复杂的解决方案，因此被定位为在日常活动中需要高度推理和解决问题的用户的强大工具。随着 Anthropic 对 Claude 功能的不断开发和改进，这款创新型人工智能助手彻底改变我们与技术互动方式的潜力日益明显。
9.巴德
谷歌人工智能公司最新开发的LLM 聊天机器人 BARD 代表了人工智能技术的重大进步。通过对大量文本和代码数据集的训练，BARD 在生成文本、翻译多国语言、编写代码和提供问题信息回答等各种任务中表现出色，展示了其多才多艺的一面。它能够通过谷歌搜索获取真实世界的数据，这使它有别于其他chatbots ，能够理解和处理更广泛的提示和查询，并提供准确和相关的信息。
这使得 BARD 成为个人在多个领域寻求帮助或信息的重要工具。BARD 的最佳使用案例之一是语言翻译领域。由于 BARD 能够准确、快速地翻译多种语言，因此可以促进使用不同语言的个人之间的交流，从而打破障碍，实现更顺畅的互动。
10.猎鹰
Falcon 在 Hugging Face OpenLLM 排行榜上名列前茅，证明了它在自然语言处理领域的先进功能和卓越性能。Falcon 由技术创新研究所开发，因其在处理各种文本和代码数据时令人印象深刻的准确性和效率而迅速获得认可。它的自回归模型设计使其不仅能生成连贯、上下文准确的反应，还能无缝适应不同的语言和方言。这种多功能性使 Falcon 非常适合各种应用，从协助多语言文件翻译到实现更高效的编码协助。
Falcon 与其他语言模型的不同之处在于，它采用了更高质量的数据集和更复杂的架构，从而实现了更有效的数据处理和预测能力。与其他最先进的 NLP 模型相比，Falcon 通过减少训练所需的参数数量（400 亿个），在使用更少计算资源的同时实现了卓越的性能。因此，对于希望在情感分析、内容生成或对话系统等任务中利用尖端语言模型的企业来说，Falcon 是一个极具吸引力的选择。
11.协调
这种企业级LLM 可以进行定制和微调，以满足公司的特定需求和用例，使其成为希望利用人工智能技术的组织的宝贵工具。Cohere 由开创性研究论文《Attention Is All You Need》的作者之一开发，该论文于 2017 年提出了变压器模型，Cohere 在尖端人工智能原理方面有着坚实的基础。
尽管 Cohere 具有诸多优势，但其价格却高于 OpenAI 提供的型号。然而，由于 Cohere 的独特功能和能力，许多企业认为这笔投资是值得的。与其他一些仅限于特定cloud 平台的大型语言模型不同，Cohere 不局限于像 Microsoft Azure 这样的单一提供商，因此具有更大的灵活性。总体而言，Cohere 以其高精度和高稳定性而著称，是寻求根据个性化需求定制高级人工智能解决方案的公司的首选。
12.PaLM
PaLM 2 是大型语言模型领域真正的游戏规则改变者，拥有令人印象深刻的 5400 亿个参数，使其能够以无与伦比的准确性提供快速响应和最新数据。该封闭源模型由谷歌开发，是同类产品中通过其人工智能聊天机器人 Bard 提供相关信息和引人入胜的对话的最佳选择。通过利用其庞大的规模和先进的转换器架构，PaLM 2 有能力处理海量文本数据并生成回复，这些回复不仅及时，而且对形式逻辑、数学和多种语言编码的理解也非常复杂。
PaLM 2 在专门的 TPU 4 Pods 上的训练过程规模之大，足以说明它是当今最先进的语言模型之一。它的优势在于能够有效地推理和理解各个领域的复杂主题，使其成为适用于各种应用的多功能工具。虽然 PaLM 2 的闭源特性意味着其代码不对外公开，但谷歌对创新和尖端技术的执着追求最终造就了一个强大的语言模型，它将继续推动人工智能对话系统的发展。
释放 GPT 模型的力量：虚拟助理的崛起 虚拟助理
将 GPT 模型集成到虚拟助手的创建中，可以改变游戏规则，提供一系列优势，提升用户体验并扩大应用范围。通过利用 GPT 模型创建下一代chatbots ，企业可以改变与客户互动和处理行政任务的方式。
GPT 模型集成的好处有很多：
- 类人文本，促进互动： 在客户支持chatbots 及其他应用中，GPT 模型生成类人文本的能力将虚拟助理互动的参与度提升到了一个新的水平。用户可从更自然、更能感知上下文的对话中获益，从而提高客户支持应用的整体效率。
- 简化开发：GPT 模型的魅力在于其预先训练的特性，使开发人员能够利用单一模型的功能实现不同的应用。从语言学习模型到生成人工智能生成的内容，GPT 驱动的虚拟助手的多功能性简化了开发工作。
- 机器翻译： GPT 模型在机器翻译方面的能力是其突出特点。凭借处理大量语言数据的能力，GPT 支持的虚拟助理可以毫不费力地提供准确且与上下文相关的不同语言翻译，从而加强全球交流。
- 利用海量数据集和基础模型： GPT 模型的核心是以海量数据集为基础，使其能够以无与伦比的精细度理解和生成类人文本。这种基础理解能力使虚拟助理能够处理复杂的语言细微差别，从而胜任各种任务。
- 人人可用的人工智能： GPT 模型的显著优势之一是能够使人工智能平民化。开发人员可以将这些模型集成到虚拟助手中，而不需要大量的技术技能，从而使人工智能驱动的解决方案更容易获得，对用户更友好。
ChatGPT 聊天机器人实施实例
这些ChatGPT 聊天机器人实施案例体现了人工智能在满足不同行业需求方面的适应性和有效性：
- 购物伴侣ChatGPT chatbots 与 电子商务平台无缝集成，提高用户参与度，提供量身定制的购物体验。无论是根据偏好推荐产品、回答有关规格的询问，还是简化结账流程，购物伴侣都能让网上购物成为一种互动和愉快的体验。
- 健康机器人:在医疗保健领域，由ChatGPT 支持的机器人是一个宝贵的盟友。从安排健康预约到提供症状和药物信息，健康机器人简化了医疗服务提供者和患者之间的沟通。
- 银行支持:对于银行业来说，chatbots 在提高客户服务和参与度方面功不可没。这些智能助手可以处理各种查询，从余额查询到交易详情，甚至还能协助完成常见的银行程序。银行支持chatbots 可确保快速响应，减少等待时间，简化客户互动，最终带来更无缝、更高效的银行体验。
- 信息技术助理: IT 助手可以解决技术问题，协助解决问题，并就常见的 IT 程序提供逐步指导，从而简化 IT 支持流程。通过利用自然语言理解能力，该聊天机器人加强了 IT 专业人员与最终用户之间的沟通，使与 IT 相关的互动更方便、更高效。
通过ChatGPT 探索令人兴奋的聊天机器人构建世界 Botpress
该 Botpress该平台由 OpenAI 的下一代语言模型提供支持，正在彻底改变虚拟助手的创建。GPT 本机套件引入了最先进的功能，如用于流程自动化的人工智能任务（AI Tasks）和用于品牌对齐对话的机器人个性（Bot Personality）。
凭借用户友好的可视化流程编辑器和无与伦比的预建集成，开发人员可以毫不费力地为各种应用程序创建引人入胜的chatbots 。加入我们的开源社区，探索下一代chatbots 的无限可能。立即开始 - 免费！
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