开源免费大语言模型（LLMs）排行榜

目录

一、模型介绍

[1.1 LLaMA (Large Language Model Meta AI)](#1.1 LLaMA (Large Language Model Meta AI))

[1.2 Falcon](#1.2 Falcon)

[1.3 Mistral](#1.3 Mistral)

[1.4 GPT-NeoX](#1.4 GPT-NeoX)

[1.5 Bloom](#1.5 Bloom)

[1.6 OPT (Open Pre-trained Transformer)](#1.6 OPT (Open Pre-trained Transformer))

[1.7 GPT-J](#1.7 GPT-J)

[1.8 RedPajama](#1.8 RedPajama)

[1.9 Cerebras-GPT](#1.9 Cerebras-GPT)

[1.10 WizardLM](#1.10 WizardLM)

二、其他问题

[2.1 大模型中的6B、7B是什么含义，是如何计算的？](#2.1 大模型中的6B、7B是什么含义，是如何计算的？)

[2.2 什么是参数（Parameters）？](#2.2 什么是参数（Parameters）？)

[2.3 如何计算参数？](#2.3 如何计算参数？)

对比分析

总结

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下面是一些热门的开源免费大语言模型（LLMs）的排行榜，并对它们的特点、优劣对比，以及搭建运行的最低配置要求进行了详细分析。

一、模型介绍

1.1 LLaMA (Large Language Model Meta AI)

• 发布方: Meta (Facebook)
• 模型大小: 7B, 13B, 30B, 65B 参数
• 特点: 高效、轻量级模型，具有良好的推理性能，能在较小的显存上运行较大的模型。
• 优点:

• • 训练高效，精度优秀
  • 在推理时速度快
  • 7B 模型对硬件要求较低

• 缺点: 65B 参数模型需要极高的计算资源。
• 最低配置要求:

• • 7B 参数: 24 GB 显存 GPU（如 A100 40GB 或 RTX 3090）
  • 65B 参数: 256 GB 显存的多张 GPU

1.2Falcon

• 发布方: Technology Innovation Institute (TII)
• 模型大小: 7B, 40B 参数
• 特点: Falcon 具有极高的生成质量，被认为是目前开源模型中性能最好的之一，特别是在较大参数设置下。
• 优点:

• • 出色的文本生成能力
  • 对齐和推理结果自然

• 缺点: 40B 参数模型对硬件要求较高。
• 最低配置要求:

• • 7B 参数: 16-24 GB 显存的单张 GPU
  • 40B 参数: 4 张 80GB A100 GPU 或相当的多张 GPU

1.3 Mistral

• 发布方: Mistral AI
• 模型大小: 7B 参数
• 特点: Mistral 7B 模型在规模较小的情况下仍表现出色，特别是在多任务学习和推理任务中。
• 优点:

• • 高效性，适用于中小型部署
  • 精确的对齐和文本生成能力

• 缺点: 功能较大模型有限，适合轻量级应用。
• 最低配置要求:

• • 7B 参数: 24 GB 显存的 GPU（如 A100 或 RTX 3090）

1.4GPT-NeoX

• 发布方: EleutherAI
• 模型大小: 20B 参数
• 特点: GPT-NeoX 具有出色的文本生成能力，并且是 EleutherAI 的旗舰开源项目之一。
• 优点:

• • 强大的生成能力
  • 适用于各类自然语言处理任务

• 缺点: 20B 参数模型需要高显存的多张 GPU。
• 最低配置要求:

• • 8 张 40 GB A100 GPU 或等效的多张 GPU

1.5 Bloom

• 发布方: BigScience
• 模型大小: 176B 参数
• 特点: Bloom 是一个多语言模型，专注于生成和理解多种语言。
• 优点:

• • 多语言支持出色
  • 具有良好的生成和推理能力

• 缺点: 对硬件要求极高，运行成本较大。
• 最低配置要求:

• • 8 张 80GB A100 GPU 或等效的多张 GPU

1.6 OPT (Open Pre-trained Transformer)

• 发布方: Meta (Facebook)
• 模型大小: 175B 参数
• 特点: OPT 是 Meta 的开源模型，旨在提供与 GPT-3 类似的能力。
• 优点:

• • 与 GPT-3 的功能相似，性能强大
  • 开源免费，适合研究与开发

• 缺点: 对硬件需求很高，训练成本大。
• 最低配置要求:

• • 16 张 80GB A100 GPU 或等效的多张 GPU

1.7 GPT-J

• 发布方: EleutherAI
• 模型大小: 6B 参数
• 特点: GPT-J 是一个轻量级的开源模型，适合部署在中小规模的推理任务中。
• 优点:

• • 性能出色，特别是在中型自然语言处理任务上
  • 对显存要求较低，便于小规模部署

• 缺点: 生成能力不如大型模型。
• 最低配置要求:

• • 24 GB 显存的 GPU（如 A100 或 RTX 3090）

1.8 RedPajama

• 发布方: Together AI
• 模型大小: 7B 参数
• 特点: RedPajama 采用多任务学习和跨领域适应，表现优异。
• 优点:

• • 多任务适应能力强
  • 适合多领域推理任务

• 缺点: 中型模型，在一些复杂任务上表现稍逊。
• 最低配置要求:

• • 24 GB 显存的 GPU（如 A100 或 RTX 3090）

1.9 Cerebras-GPT

• 发布方: Cerebras Systems
• 模型大小: 13B 参数
• 特点: Cerebras-GPT 以高效运行和极低的延迟著称，专为专用硬件设计。
• 优点:

• • 专用硬件优化，极低延迟
  • 在 Cerebras 系统上表现极好

• 缺点: 对非专用硬件支持有限。
• 最低配置要求:

• • 128 GB 显存的多张 GPU 或使用 Cerebras 专用硬件

1.10 WizardLM

• 发布方: Open Access Initiative
• 模型大小: 7B, 13B 参数
• 特点: WizardLM 强调对推理任务的优化，适用于问答和对话系统。
• 优点:

• • 在问答系统上表现优异
  • 模型较小，硬件要求相对较低

• 缺点: 对生成任务的表现稍逊。
• 最低配置要求:

• • 7B 参数: 24 GB 显存的 GPU（如 A100 或 RTX 3090）
  • 13B 参数: 48 GB 显存的 GPU

二、其他问题

2.1 大模型中的6B、7B是什么含义，是如何计算的？

在大语言模型中，"6B"、"7B"等术语指的是模型的参数数量（Parameters）。具体来说：

• 6B 表示该模型有 60亿 (6 Billion) 个参数。
• 7B 表示该模型有 70亿 (7 Billion) 个参数。

"6B"、"7B" 指的是模型中有 60亿 或 70亿个可训练的参数。参数数量的增加往往意味着模型的容量更大，能够处理更复杂的语言任务，但也需要更多的计算资源来训练和运行。

2.2 什么是参数（Parameters）？

在神经网络（尤其是像 Transformer 这样的语言模型）中，参数是指模型中可训练的权重。参数决定了模型如何对输入数据进行处理和转换。大多数情况下，这些参数包括神经元之间的权重和偏置，它们在训练过程中通过梯度下降等优化算法进行调整。

更多参数意味着模型的容量更大，能够学习和捕捉更多的信息和模式。一般来说，参数越多，模型的表达能力就越强，能够处理更复杂的任务。然而，这也带来了更多的计算资源需求和更高的训练难度。

2.3 如何计算参数？

参数的数量主要与模型的架构设计有关。具体来说，以下因素会影响模型参数的总数：

1. 层数 (Layers): 每一层神经网络包含多个神经元，层数越多，模型越复杂，参数也越多。
2. 神经元数量 (Neurons): 每层的神经元数量决定了层与层之间的连接（权重）的数量。
3. 权重矩阵 (Weight Matrix): 每一层神经元与下一层神经元之间的连接形成的权重矩阵的大小会影响参数数量。
4. 偏置项 (Bias): 偏置项也算作模型的参数，在每个神经元中会有一个偏置项。

以 Transformer 架构为例：

• 每个层（Layer）通常包括一个自注意力机制 (Self-Attention) 和一个前馈神经网络 (Feed-Forward Network)。
• 自注意力机制中，每个头（Attention Head）有自己的权重矩阵，负责处理不同的特征。
• 前馈网络中，神经元之间的连接权重也是重要的参数来源。

假设每一层的输入维度是 d_model，则计算模型参数时，输入到每个层的权重矩阵的形状为 (d_model, d_model)，这个形状决定了每层的参数数量。

对比分析

1. 性能表现:

• • Falcon 和 Bloom 表现出色，特别是在多语言支持和生成任务上。
  • LLaMA 在较小参数模型下表现突出，推理速度快。
  • OPT 和 Cerebras-GPT 适用于高性能研究和推理场景。

1. 硬件需求:

• • GPT-J 和 LLaMA（7B 版本）对硬件要求相对较低，适合中小企业和个人研究者。
  • Bloom 、OPT 这类大模型需要分布式 GPU 环境和云计算资源，硬件门槛高。

1. 适用场景:

• • Falcon 、Bloom 适用于生成任务、多语言文本处理。
  • WizardLM 、RedPajama 更适合问答系统和多任务推理。
  • Cerebras-GPT 适合需要超低延迟的企业应用，特别是配合专用硬件使用。

总结

选择合适的大语言模型取决于实际应用场景、硬件资源和对性能的需求。如果硬件资源有限且追求较高性能，可以考虑 LLaMA (7B) 或 GPT-J 。对于有多语言需求的项目，Bloom 和 Falcon 是非常优秀的选择。如果硬件资源充足，并且需要高度复杂的任务处理，OPT 和 Falcon (40B) 则是理想的选择。