在人工智能的浩瀚星图中，大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）无疑是近年来最为璀璨的科技星辰之一。这些模型以其庞大的参数量、广泛的数据覆盖以及惊人的语言生成与理解能力，正逐步塑造着未来智能社会的轮廓。本文旨在通过梳理国际国内主流大语言模型的发展脉络、技术特性，并参考权威测评与排名网站的反馈，为读者描绘一幅大语言模型的全景画卷。

• 大语言模型：定义与背景

大语言模型，通常指的是那些拥有亿级乃至万亿级参数的深度学习模型，它们在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域展现出了前所未有的性能。这些模型的核心在于其规模——更多的参数意味着模型可以学习到更复杂的语言结构和语境，从而实现更自然、更精准的交互和生成任务。

• 大语言模型：技术框架

当前国内外主流的大语言模型都是基于Transformer架构的。自从2017年Vaswani等人提出Transformer模型以来，由于其并行处理能力、长距离依赖捕捉能力以及独特的自注意力机制，Transformer已经成为自然语言处理（NLP）领域特别是大语言模型中的主导架构。

这类模型通过多层Transformer块的堆叠，能够有效地学习输入序列中的复杂语义关系。每个Transformer块包含多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）模块、前馈神经网络（Feed Forward Network, FFN）以及层归一化（Layer Normalization）等组件，这些设计共同促进了模型对上下文的理解和生成能力。

代表性的大语言模型，如GPT系列（GPT-3、GPT-4）、BERT系列（BERT、RoBERTa）、通义千问（Qwen）、文心一言（ERNIE）等，均采用了Transformer架构，并通过大规模预训练和特定任务的微调，在各种NLP任务上展现了卓越的性能。这表明，无论是在研究领域还是工业界，Transformer架构已成为推动自然语言处理技术进步的关键因素。

• 国际大模型代表

1. GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）

• 开发商：OpenAI
• 最新版本：GPT-4o（约1.8万亿参数）
• 特点：GPT系列是自然语言处理领域的一个里程碑，尤其是GPT-4o，通过对训练算法和模型架构的优化，GPT-4o提高了计算效率和生成质量。这不仅提升了模型的响应速度，还使其生成的文本更加精确和自然。GPT-4o在语言生成和理解方面的技术能力显著提升，展示了强大的自然语言处理能力。从上下文理解、深度语义分析到高质量文本生成和多模态处理，GPT-4o在多个方面都达到了新的高度。通过扩展训练数据和优化算法，GPT-4o不仅提高了模型的整体性能，还为各行各业的应用带来了更多可能性。无论是对话系统、内容创作，还是专业领域的文本处理，GPT-4o都展现出强大的技术优势和广泛的应用前景。在医疗、法律、金融等专业领域的表现更加出色，能够生成高质量的专业文档和回答复杂问题。综合Huggingface等多家评估平台排名和自身使用感受，GPT-4o都是LLM界当之无愧的门面担当。

2. Gemma

• 开发商：Google
• 最新版本：Gemma 2（90亿参数 / 270亿参数）
• 特点：Gemma 2是Google最新的开放大语言模型，提供了9B参数和27B参数两个规模版本，每个版本又分别有预训练基础和指令调优两个子版本。与第一代Gemma相比，Gemma 2不仅在性能上大幅提升，而且在部署要求上大幅降低，只需一块NVIDIA H100 Tensor Core GPU或TPU主机即可运行。Gemma 2在架构上进行了全方位的改良，采用了局部滑动窗口注意力和全局注意力相结合的方法。局部滑动窗口注意力是一种减少Transformer模型中注意力计算的内存和时间的方法，在Gemma 2中每隔一层应用一个4096 token的滑动窗口，而中间层则使用8192 Token的全局二次注意力。这一改进使得模型在保持长上下文长度的前提下，能够提高输出质量，即使token数量过半，模型仍有余力关注所有的Token。

3. Turing-NLG

• 开发商：Microsoft
• 参数量：约170亿
• 特点：作为微软的旗舰语言模型，Turing-NLG以其出色的语义理解和生成能力著称，尤其是在处理复杂查询和长文本理解方面表现出色。微软将其应用于自家的Azure云服务和Office 套件中，为企业和个人用户提供先进的AI解决方案。

• 国内大模型亮点

1. 通义千问（Qwen）

• 开发商：阿里云
• 最新版本：Qwen 2（0.5B、1.5B、7B、72B、MoE）
• 特点：作为中国首个超大规模且开源的语言模型，通义千问拥有强大的文本生成和多模态理解能力，支持中文和英文等多种语言。Qwen2系列模型除了技术性能上的提升，还展现了更多的应用潜力。其多语言处理、长文本处理、代码生成、数学和逻辑推理等能力，已经在MMLU、GPQA、HumanEval等国际测评中得到了验证。Qwen2系列模型的API已经登陆自家的阿里云百炼平台，众多全球开源平台和工具也第一时间宣布对Qwen2的支持，包括Tensor-RT、OpenVINO、OpenCompass、XTuner、LLaMA-factory、Firefly、OpenBuddy、vLLM、Ollama等等。

据了解，Qwen系列模型总下载量已突破1600万次。在全球开源社区出现了超过1500款基于Qwen二次开发的模型，Qwen系列的72B、110B模型多次登顶HuggingFace 的Open LLM Leaderboard开源模型榜单，其国际社会认可度及开发者好感度可见一斑。

在AI开源模型领域，Meta的Llama系列正在大洋彼岸积极地推动其开源战略，力图在全球范围内占据主导地位。与此同时，阿里巴巴推出的通义千问不仅为全球开发者提供了一个全新的选择，也挑战了一种观点——即每当国外开源模型出现时，国内就会倾向于发展自己的技术。这种看法是片面的。

事实上，市场的选择是多方面的，它将基于性能、可用性和创新等因素来做出决定。以Qwen为代表的国内开源模型，尽管长期以来没有得到足够的关注和认可，但随着全球企业和开发者对其贡献的逐渐认可，这种现状有望得到改变。随着时间的推移，这些国内模型的潜力和价值将被更多人所看到，并在国际舞台上发挥更重要的作用。

2. 文心一言（ERNIE）

• 开发商：百度
• 最新版本：ERNIE 4.0（参数量未公开）
• 特点：ERNIE系列模型以知识增强为核心，通过深度学习互联网上的海量数据，不断优化模型的知识表达和推理能力。ERNIE 4.0在多项国际评测中取得了领先成绩，特别是在语义理解、知识图谱构建方面展现了卓越性能。ERNIE 4.0以其更加智能、精准和全面的能力为显著特点，不仅大幅提升了自然语言处理的精度与速度，还深化了对复杂语义的理解能力。新版本通过持续优化的深度学习算法和庞大的知识图谱，能够更准确地捕捉用户意图，生成更加丰富、有逻辑且贴近人性的回答与创作内容。同时，文心一言还加强了跨领域知识的融合与应用，无论是科技前沿、历史文化还是日常生活咨询，都能提供高质量的信息支持，为用户带来更加便捷、高效、智能的交互体验。

3. 悟道（Wudao）

• 开发商：北京智源人工智能研究院
• 参数量：约1.75万亿
• 特点：悟道模型是目前公开报道中参数量最大的AI模型之一，其规模之巨不仅体现在参数数量上，更在于其融合了大规模知识图谱和跨模态学习的能力，旨在推动AI从“感知智能”向“认知智能”的跨越，为了推动大模型在产业落地和技术创新，智源研究院发布了“开源商用许可语言大模型系列+开放评测平台”两大重磅成果：悟道·天鹰（Aquila）+天秤（FlagEval）。

“悟道·天鹰”（Aquila）语言大模型是首个具备中英双语知识、支持商用许可协议、支持国内数据合规要求的开源语言大模型。悟道·天鹰（Aquila）系列模型包括 Aquila基础模型（7B、33B），AquilaChat对话模型（7B、33B）以及 AquilaCode “文本-代码”生成模型。开源地址：FlagAI/examples/Aquila at master · FlagAI-Open/FlagAI · GitHub。

“悟道·天秤”（FlagEval）大模型评测体系及开放平台，旨在建立一站式的科学、公正、开放的基础模型评测基准、方法及工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用AI方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性，FlagEval开放评测平台：FlagEval，开源评测工具：http://github.com/FlagOpen/FlagEval。

• 测评与排名视角

在评估大语言模型时，常见的测评标准包括但不限于：语言理解能力（如GLUE、SuperGLUE基准测试）、生成质量（如 perplexity评分）、多模态处理能力等。权威测评机构如斯坦福大学的SQuAD、Google的PAQ等，以及排名网站如Huggingface.co的Leaderboard、lmsys.org等，为模型性能提供了客观比较的平台。

• GLUE测试：广泛用于评估模型的语言理解综合能力，Qwen、GPT、BERT等在该测试中均有出色表现。
• SuperGLUE：作为GLUE的升级版，难度更高，更注重逻辑推理和常识判断，ERNIE 4.0等模型在此类测试中表现突出。

• 挑战与展望

尽管大语言模型在多个领域取得了显著成就，但其发展仍面临诸多挑战，包括：模型的可解释性、能源消耗、数据偏见、隐私保护及伦理道德等问题。此外，如何有效利用和优化如此庞大的模型，使其在实际应用场景中发挥最大效用，也是当前研究的重点。

未来，随着算法创新、计算资源的优化以及对AI伦理的深入探索，大语言模型有望在更多领域实现突破，如医疗健康、教育、金融服务等，为人类社会带来更加智能化、个性化的解决方案。同时，跨学科合作、全球性的开放共享也将成为推动大语言模型持续进步的关键力量。

• 开源大模型

笔者收集了几个自己比较熟悉的开源大模型，与大家分享，如果你有喜欢的且在某些方面比较突出的开源模型，也欢迎在留言区域内交流。

模型名称	模型描述
Qwen1.5	通义千问升级1.5，支持32K上文，另外还有Qwen1.5-MoE-A2.7B 和Qwen1-7B+14B+70B两个开源版本，
BayLing	中科院开源项目，性能媲美GPT-3.5，基于LLama7B/13B，增强的语言对齐的英语/中文大语言模型
GLM	清华发布的中英双语双向密集模型，具有1300亿个参数，使用通用语言模型（GLM）算法进行预训练。它旨在支持在单台 A100（40G * 8）或V100（32G * 8）服务器上支持 130B 参数的推理任务。
XWin-LM	一款基于Llama2微调的语言模型,成功在斯坦福AlpacaEval上击败了GPT-4,成为新的榜首模型
OpenSora	高效复现类Sora视频生成的完全开源方案
GROK	3140亿参数的混合专家模型，迄今参数量最大的开源LLM
Gemma	谷歌商场开源模型2B，7B免费商用，开源第一易主了
Mixtral	Mistral AI的突破性大模型，超越GPT3.5，重新定义人工智能性能和多样性
ChatGLM	清华开源的、支持中英双语的对话语言模型，使用了代码训练，指令微调和RLHF
Orion-14B-Base	具有140亿参数的多语种大模型，该模型在一个包含2.5万亿token的多样化数据集上进行了训练，涵盖了中文、英语、日语、韩语等多种语言。
Baichuan2	百川第二代也出第二个版本了，提供了7B/13B Base和chat的版本