大语言模型总结整理(不定期更新)

《【快捷部署】016_Ollama(CPU only版)》 介绍了如何一键快捷部署Ollama,今天就来看一下受欢迎的模型。

模型 简介
gemma Gemma是由谷歌及其DeepMind团队开发的一个新的开放模型。 参数:2B(1.6GB)、7B(4.8GB)
llava LLaVA是一种多模式模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用视觉和语言理解,实现了模仿多模式GPT-4精神的令人印象深刻的聊天功能。 参数:7B(4.7GB)、13B(8.0GB)、34B(20GB)
qwen Qwen是阿里云基于transformer的一系列大型语言模型,在大量数据上进行预训练,包括网络文本、书籍、代码等。 参数:0.5B、1.8B、4B (default)、7B、14B、 32B (new) 、 72B
llama2 Llama 2由Meta Platforms发布。该模型默认情况下支持4096的上下文长度。Llama 2聊天模型根据超过100万条人工注释进行了微调,专为聊天而设计。 参数:7B(3.8GB)、13B(7.4GB)、70B(39GB)
deepseek-coder DeepSeek编码程序是从零开始训练的87%的代码和13%的英语和中文自然语言。每个模型都在2万亿个tokens上进行了预训练。 参数:1.3B(0.8GB)、6.7B(3.8GB)、33B(19GB)
yi 零一万物出品 参数:6B(3.5GB)、34B(19GB)
phi 由微软研究公司开发的2.7B语言模型,展示了卓越的推理和语言理解能力。 参数:2.7B(1.6GB)
THUDM/GLM系列 智谱清言,https://chatglm.cn,知名的ChatGLM-6B、GLM-130B,以及最新的ChatGLM3-6B
nomic-embed-text 大上下文嵌入模型
grok-1 Grok-1,马斯克xAI,314B,这个的使用门槛就比较高了。

点击模型文字,进入ollama library。选择对应的模型,就可以看到下载的命令。

注意:运行7B模型至少需要8 GB RAM, 13B 模型至少需要16 GB RAM, 33B 需要 32 GB。

更多模型请参见:

https://ollama.com/library

https://huggingface.co/models

大模型榜单:https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard

往期精彩内容推荐

👉 【快捷部署】016_Ollama(CPU only版)

👉 【快捷部署】015_Minio(latest)

👉 【快捷部署】014_elasticsearch(7.6)

👉 「快速部署」第一期清单

👉 云原生:5分钟了解一下Kubernetes是什么

相关推荐
正义的彬彬侠3 分钟前
《XGBoost算法的原理推导》12-14决策树复杂度的正则化项 公式解析
人工智能·决策树·机器学习·集成学习·boosting·xgboost
Debroon12 分钟前
RuleAlign 规则对齐框架:将医生的诊断规则形式化并注入模型,无需额外人工标注的自动对齐方法
人工智能
羊小猪~~19 分钟前
神经网络基础--什么是正向传播??什么是方向传播??
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·机器学习
AI小杨20 分钟前
【车道线检测】一、传统车道线检测:基于霍夫变换的车道线检测史诗级详细教程
人工智能·opencv·计算机视觉·霍夫变换·车道线检测
晨曦_子画25 分钟前
编程语言之战:AI 之后的 Kotlin 与 Java
android·java·开发语言·人工智能·kotlin
道可云26 分钟前
道可云人工智能&元宇宙每日资讯|2024国际虚拟现实创新大会将在青岛举办
大数据·人工智能·3d·机器人·ar·vr
Yawesh_best34 分钟前
思源笔记轻松连接本地Ollama大语言模型,开启AI写作新体验!
笔记·语言模型·ai写作
人工智能培训咨询叶梓36 分钟前
探索开放资源上指令微调语言模型的现状
人工智能·语言模型·自然语言处理·性能优化·调优·大模型微调·指令微调
zzZ_CMing36 分钟前
大语言模型训练的全过程:预训练、微调、RLHF
人工智能·自然语言处理·aigc
newxtc37 分钟前
【旷视科技-注册/登录安全分析报告】
人工智能·科技·安全·ddddocr