最新整理AI开源大模型介绍
文章目录
- 前言
- 语言模型
- 图像生成模型
- 音频模型
- 多模态模型
- 其他模型
前言
以下是一些最新整理常见的 AI 开源模型。
语言模型
- BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：能够处理双向上下文，更好地理解语言语境，在各种自然语言处理任务上，如文本分类、命名实体识别、句子相似度计算等，都有非常强大的性能。但模型较大，需要较多的计算资源和时间进行训练。
- GPT（Generative Pre - trained Transformer）：具有出色的生成能力，在对话系统、摘要生成等任务中表现突出。不过通常只能单向进行生成，可能会受到上下文信息的限制，适合需要生成文本的任务，如对话生成、文章摘要等。
- RoBERTa（A Robustly Optimized BERT Approach）：在各种 NLP 任务上展现出更加强大的性能和泛化能力，适用于需要高性能和泛化能力的 NLP 任务，如情感分析、语义理解等，但同样需要大量的计算资源进行训练和微调。
- SAIL 7B：基于 LLaMa 的搜索增强模型，具有强大的搜索和学习能力，适用于处理大量搜索和查询任务的场景。但模型参数较大，对计算资源要求较高。
- Vicuna - 13B：有高效的对话生成能力，广泛应用于客户服务、医疗保健、教育、金融和旅游 / 酒店等行业。不过可能对于特定领域的专业对话生成不够深入。
图像生成模型
- Stable Diffusion：是最强大、最灵活的图像生成模型之一，也是使用最广泛的开源图像模型，支持文本到图像以及图像到图像的生成，能够创建高度逼真、细节丰富的图像。
- DeepFloyd IF：专注于创建具有语言理解能力的高度逼真图像。
音频模型
- Mozilla DeepSpeech：能将语音转换为文本，且具有较高的准确性。
多模态模型
- Yi 系列模型：有强大的双语能力和多模态处理能力，在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现卓越，适用于跨语言翻译、多模态内容生成等需要处理多语言和多模态数据的场景。
其他模型
- T5（Text - to - Text Transfer Transformer）：由 Google Research 提出，可应用于多种 NLP 任务，如文本生成、翻译等。
- OpenAI Codex：基于 GPT 技术，是能够编写代码、回答问题等的多用途自然语言生成模型。
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