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2023.03.09河北
ChatGPT是基于大语言模型的聊天机器人，而这个大语言模型是一个人工智能领域概念、技术。
大语言模型通常有十亿、百亿级的参数，需要非常强大的算力、和非常多的用于训练的数据资源。它对海量的无标注数据进行预训练、通过微调和零样本学习来变形、应用。
对大模型的“变形”（DIY），不仅能增强AI技术的通用性，还能扩展应用场景、人人都可以用“大模型”，这样也利于形成了一个开放的生态，激发大众创新。
GPT时代，国内学界和企业也相继基于大语言模型推出自研的大模型。比如：
百度的“文心一言”、复旦大学的“MOSS”、腾讯的“HunYuan大模型”、阿里的“通义大模型”、华为的“盘古大模型”等等。
自研单位
大模型
百度
文心一言
复旦大学
MOSS
腾讯
HunYuan
阿里
通义
华为
盘古
本篇就将简要介绍这5个国内的这些大语言模型~<喜欢三连笔芯>
以上这么多国内大语言模型，目前，最引人注目的就是“文心一言”，它也可以生成各种类型的文本，比如诗歌、小说、新闻等。同时，它被认为是中国AI新旧时代划分里程碑式的产品。
怎样体验？
1.通过百度智能云API接口调用文心一言的服务；
文本的理解和创作还是“敬请期待”。。
在开放API体验AI根据文字、风格作画：
前的产品中心只有“文心百中”和“文心一格”两个产品。
看下“文心百中”提供的体验示例：
实际用起来，跟ChatGPT/NewBing/NotionAI比，感觉差距还很大~文心百中还是停留在搜索结果上，没有做到联系上下文整合。
用一成语小结：任重道远
MOSS命名上和电影《流浪地球》的AIMOSS同名，寓意人和人工智能共同拯救地球。目前，它的参数规模约是ChatGPT的十分之一，仍处在内测阶段，预计三月底开源。
MOSS的优势是什么？
MOSS因为参数规模小，所以更节省计算资源和存储空间，易于部署和应用。
另外，MOSS在设计时还考虑了人类的伦理道德准则，不会产生有偏见或可能有害的回答，这样可以避免一些潜在的法律风险和商业伦理问题。这点上，ChatGPT则没有明确地处理。
HunYuan利用了腾讯的研发力量，完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型及其它行业领域任务模型，可谓是：集大成者。
它的目标是打造行业领先的AI预训练大模型，以统一平台，对技术复用，使AI技术适用于更多场景，并且降低成本。
HunYuan的参数量级是万亿！从这点看，腾讯的HunYuan格局（画饼）就比文心一言、MOSS要大的多的多~~
对于公众HunYuan目前也是在内测优化中，未来值得期待。
阿里的通义模型是一系列基于【自然语言处理和多模态理解与生成】的AI模型，旨在打造国内首个AI统一底座。
它包括以下几个核心模型：
1.AliceMind-PLUG：语言大模型，能够在多个中文语言理解任务上超越人类水平。
2.AliceMind-mPLUG：多模态理解与生成统一模型，能够处理图文、视频等多种数据类型，并进行跨模态搜索、生成等任务。
3.M6-OFA：多模态统一底座模型，能够根据不同的场景和设备动态调整模型大小和性能。
4.S4：超大模型落地关键技术框架，能够支持百亿级别参数的训练和推理。
阿里的这个部署算是最早一批了，值得期待。
盘古，这个大家也常听到吧？也属于是大名鼎鼎。
盘古大模型是一系列超大规模的预训练模型，包括NLP、CV、多模态和科学计算等。
其中，盘古NLP大模型是全球最大的千亿参数中文语言预训练模型，它能够进行内容生成和内容理解等任务。
盘古CV大模型是全球最大的30亿参数视觉预训练模型，它能够进行分类、分割和检测等任务。
整个看完下来，我的感觉就是：虽然我们现在的大模型GPT商用还没有像ChatGPT或Newbing或NotionAI那么直接能给到大众去使用，但是国内这些最优秀的一批企业/高校也一直在推进这个事情。
但不怕慢就怕站，我们知道训练AI大模型是个方向，就走起来就好了，加油吧~Maybe顶峰再见~