现在有什么开源大模型

当前开源的大模型主要包括以下几类：

1. 自然语言处理模型：
- GPT-3 (由OpenAI开发，虽然不是开源，但后续的类似项目如：Hugging Face的GPT-neo系列、EleutherAI的M6等)
- M6 (由EleutherAI开源，是一个基于Transformers架构的大型预训练模型)
- OPT (同样来自Hugging Face，优化过的版本，支持更大的训练规模)

2. 图像生成和理解模型：
- DALL-E (由OpenAI开发，虽然不是开源，但有其他团队如Stable Diffusion的开源版本)
- Stable Diffusion (一个开源的文本到图像生成模型)

3. 代码生成和理解模型：
- GitHub Copilot (虽然不是完全开源，但开源了部分技术细节)
- CodeGen (由Google的AI部门开发的部分开源版本)

4. 视频和音频处理模型：
- CLIP (用于文本描述与视觉内容关联的模型，开源)
- MuST-C (用于多模态机器翻译的模型，部分开源)

5. 多模态模型：
- BlenderBot 3 (Facebook开发的多模态聊天机器人，部分开源)

这些模型通常在GitHub上提供源代码或API接口，开发者可以通过学习和利用它们来扩展自己的应用。如果你对某个特定领域的模型感兴趣，可以在GitHub上搜索相应的项目名称或者关键词。相关问题：

相关问题

开源医疗大模型有哪些

开源医疗大模型是指那些由社区贡献、共享且不涉及商业机密的大型机器学习模型，专门用于医疗领域的问题解决和数据分析。这些模型通常在自然语言处理、图像识别和预测分析等方面有着广泛的应用，以下是一些比较知名的开源医疗大模型：

1. BioBERT：基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的预训练模型，专门针对生物医学文本进行了优化。BioBERT在生物医学文献的理解、命名实体识别等方面表现突出。

2. ClinicalBERT：这是BioBERT的一个变体，专为临床文本而设计，用于提高临床文本的处理能力，比如临床记录中的疾病诊断和治疗建议的提取。

3. BlueBERT：使用了来自PubMed的文献和MIMIC-III临床数据库进行预训练的BERT模型，旨在提高模型在临床文本理解和医学编码任务中的表现。

4. UMLS Metathesaurus：统一医学语言系统（Unified Medical Language System）的元词典，它是一个综合的词汇资源库，涵盖了多种医学词汇表和同义词集，广泛用于医学信息的编码和检索。

5. MedBERT：这是一个专门针对医学文献摘要的BERT模型，用于理解和生成医学相关的文本信息。

6. PubHealthBERT：这是基于BERT的一个变种，旨在提高对公共卫生文本的理解能力，如用于疾病监测、健康政策分析等任务。

这些模型通过使用大量的医学文本数据进行预训练，能够更好地理解医学领域的语言和知识，进而在特定的医疗任务中提供支持。

开源大模型和闭源大模型有哪些

开源大模型和闭源大模型主要指的是深度学习领域中可供公众使用的预训练语言模型。它们之间的区别在于其代码和使用权的开放程度：

**开源大模型**：
1. **代码可访问**：这些模型的源代码通常是公开的，用户可以查看、复制和修改。比如，像GitHub上的一些项目，如Hugging Face的transformers库中的BERT、GPT系列模型等。
2. **自由度高**：任何人都可以免费使用，通常提供API接口或SDK，用于各种下游任务的定制和应用。
3. **社区驱动**：开源模型背后通常有一个活跃的开发者社区，不断优化模型性能，并共享研究成果。

**闭源大模型**：
1. **保密性和商业利益**：由企业或研究机构开发，例如Google的BERT和T5，或是Microsoft的通义千问（虽然微软提供了部分开源版本），核心算法可能不对外公开。
2. **服务或授权限制**：用户可能需要购买许可、订阅服务或遵守特定条款才能使用，这涉及到知识产权保护和商业模式。
3. **优势可能是保密技术**：闭源模型可能包含一些独家技术和优化，这些优势不会立即被公开分享。

**相关问题--:**
1. 闭源大模型是否更侧重于商业应用？
2. 开源模型的发展如何依赖于社区贡献？
3. 闭源模型的优势体现在哪些具体方面？