有哪些开源的gpt大语言模型
时间: 2023-09-07 08:12:16 浏览: 82
目前比较知名的开源 GPT 大语言模型有:
1. GPT-2:由 OpenAI 开发的,使用了 Transformer 架构,拥有 1.5 亿个参数。
2. GPT-3:由 OpenAI 开发的,使用了 Transformer 架构,拥有数十亿个参数。
3. Megatron-LM:由 NVIDIA 开发的,使用了 Transformer 架构,支持多 GPU 并行训练,拥有数十亿个参数。
4. GShard:由 Google 开发的,使用了 Transformer 架构,支持分布式训练,拥有数十亿个参数。
5. Albert:由 Google 开发的,使用了 Lite Transformer 架构,拥有 1.7 亿个参数,相比 GPT-2 训练效率更高。
以上是目前比较知名的几个开源 GPT 大语言模型,它们都在自然语言处理领域有着广泛的应用。
相关问题
目前开源大语言模型有哪些?
目前开源的大语言模型有以下几种:
1. GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3):由OpenAI开发的一种基于Transformer架构的大规模预训练语言模型,具有强大的生成能力和语义理解能力。
2. GPT-2(Generative Pre-trained Transformer 2):也是由OpenAI开发的一种基于Transformer架构的预训练语言模型,虽然规模比GPT-3小,但在自然语言生成任务上表现出色。
3. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers):由Google开发的一种基于Transformer架构的预训练语言模型,具有双向编码器和深度双向上下文表示的特点,在自然语言处理任务中取得了很好的效果。
4. XLNet:由CMU和Google共同开发的一种基于Transformer-XL架构的预训练语言模型,通过排列语言模型和自回归语言模型相结合的方式,提高了对上下文的建模能力。
5. RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach):由Facebook AI开发的一种基于BERT架构的预训练语言模型,通过优化训练过程和数据增强策略,取得了比BERT更好的性能。
gpt 开源模型有哪些
GPT(Generative Pre-trained Transformer)是一种基于Transformer架构的语言生成模型,目前有以下几种开源模型:
1. GPT-2:由OpenAI开发的预训练语言模型,拥有1.5B参数量的大规模生成模型。
2. GPT-3:由OpenAI开发的预训练语言模型,拥有175B参数量的超大规模生成模型。
3. GPT-Neo:由EleutherAI开发的预训练语言模型,拥有1.3B、2.7B、13B参数量的模型。
4. GPT-J:由EleutherAI开发的预训练语言模型,拥有6B参数量的生成模型。
5. GShard:由Google Brain开发的分布式训练框架,可用于训练大规模的GPT模型。
6. Pegasus:由Google Research开发的基于GPT-2的预训练语言模型,主要用于生成文本摘要。
7. T5:由Google Research开发的基于Transformer架构的多任务语言模型,可用于文本生成、问答、翻译等多种任务。