开源人工智能

开源人工智能（英語：）是将开源实践应用于人工智能资源开发的做法。许多开源人工智能产品都是基于大公司共享的开源软件,并对现有工具和技术进行改进。[1] 流行的开源人工智能项目类别包括大型语言模型、机器翻译工具和聊天机器人。[2] 对于开发开源人工智能资源的软件开发人员来说，他们必须信任他们在开发中使用的各种其他开源软件组件。[3]

大型语言模型
参见：大语言模型
开源大型语言基础模型比较
模型 开发机构 参数计数 上下文窗口 许可
LLaMA[4] Meta AI 7B, 13B, 33B, 65B 2048 ——
LLaMA 2[5][6] Meta AI 7B, 13B, 70B 4k Custom Meta License
Mistral 7B[7] Mistral AI 7 billion 8k[8] Apache 2.0
GPT-J[9] EleutherAI 6 billion 2048 Apache 2.0
Pythia[10] EluetherAI 70 million - 12 billion —— Apache 2.0 (Pythia-6.9B only)[11]

参见

參考資料
  1. Heaven, Will Douglas. . MIT Technology Review. May 12, 2023 [2023-12-15]. （原始内容存档于2024-01-05） （英语）.
  2. Castelvecchi, Davide. . Nature. 29 June 2023, 618 (7967): 891–892. doi:10.1038/d41586-023-01970-6.
  3. Thummadi, Babu Veeresh. . Lecture Notes in Computer Science 12896. 2021: 629–640. ISBN 978-3-030-85446-1. doi:10.1007/978-3-030-85447-8_52.
  4. . 2023-09-11 [2023-10-03]. （原始内容存档于2023-09-11）.
  5. . huggingface.co. [2023-10-03]. （原始内容存档于2023-12-30）.
  6. . ai.meta.com. [2023-10-03]. （原始内容存档于2024-01-05） （英语）.
  7. . huggingface.co. [2023-10-03]. （原始内容存档于2023-12-29）.
  8. AI, Mistral. . mistral.ai. 2023-09-27 [2023-10-03]. （原始内容存档于2024-01-06） （美国英语）.
  9. . huggingface.co. 2023-05-03 [2023-10-03]. （原始内容存档于2023-03-12）.
  10. Biderman, Stella; Schoelkopf, Hailey; Anthony, Quentin; Bradley, Herbie; O'Brien, Kyle; Hallahan, Eric; Mohammad Aflah Khan; Purohit, Shivanshu; USVSN Sai Prashanth; Raff, Edward; Skowron, Aviya; Sutawika, Lintang; Oskar van der Wal. . 2023-10-03. arXiv:2304.01373 可免费查阅 [cs.CL].
  11. . huggingface.co. 2023-05-03 [2023-10-03]. （原始内容存档于2023-12-15）.


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