常见LLM大模型总结

常见LLM大模型总结

模型名称	发布机构	主要特点	参数规模	应用场景
GPT-4	OpenAI	强大的推理能力，支持多模态（图像+文本），上下文理解更深	1.7万亿参数	聊天机器人、内容生成、代码生成
ChatGPT	OpenAI	面向对话优化，支持多轮对话记忆，训练数据更偏实际应用	数百亿参数	客服、教育辅助、任务型对话
LLaMA 2	Meta	开源模型，提供不同参数规模的版本，适合研究和定制化开发	7B/13B/70B	科研研究、垂直领域应用
Claude 2	Anthropic	强调对齐性和安全性，擅长长文档总结和推理任务	未公开	法律、技术文档总结、教育工具
PaLM 2	Google DeepMind	强化多语言和多任务处理能力，支持代码生成和翻译等任务	未公开	搜索引擎、跨语言翻译、代码编写
MPT-7B	MosaicML	训练成本低，支持开源和自定义优化，具备灵活性和可扩展性	7B	开源模型实验、轻量化应用
BLOOM	BigScience	开源多语言模型，支持46种语言，关注全球化和多样性	176B	多语言NLP任务、学术研究
Falcon	TII UAE	开源模型，优化推理速度，适合高效推理任务	7B/40B	内容生成、聊天机器人、高效推理任务
GPT-NeoX	EleutherAI	高度开源，训练成本优化，支持大规模预训练	20B	学术研究、开放性开发
OPT	Meta	专为高效训练和推理设计，模型开源，参数规模可调	175B	NLP研究、工业级应用
Ernie Bot	百度	强化中文理解能力，结合知识图谱支持深度问答	未公开	中文搜索、企业应用、智能客服
Spark	阿里巴巴达摩院	强调在中文环境下的生成式任务和工业应用优化	未公开	工业应用、中文生成、业务智能化
Tongyi Qianwen	阿里巴巴	强化中文语言生成，适配多业务场景，具备多模态能力	未公开	中文写作、智能助手、跨领域应用

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注释

1. 参数规模：部分模型的参数规模未公开。
2. 应用场景：基于公开信息总结，实际应用可能更广泛。
3. 数据来源：模型发布机构的官网和相关文档。