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常用开源大模型介绍

LLAMA

Llama模型是由Meta公司推出的开源系列大模型,目前版本已更新至Llama 3.2。

模型版本

• Llama 3.2 - 8B

• Llama 3.2 - 70B

模型优势

LLaMA 模型在自然语言处理(NLP)任务中展现了强大的表现,尤其在文本生成、机器翻译、 情感分析、问答系统等任务中,通过微调后能够适应多种场景。

文本生成:LLaMA 在文本生成任务中表现出色,能够根据给定的上下文生成连贯、自然的文本。这种生成能力使得 LLaMA 可以用于自动化内容创作、新闻写作、博客文章生成等任务。

机器翻译:LLaMA 通过大规模语料预训练,可以应用于多语言机器翻译任务。经过微调,LLaMA 能够从一种语言 自动翻译到另一种语言,生成准确、流畅的译文,适用于全球化的内容生产和跨语言交流。

情感分析:在情感分析任务中,LLaMA 通过微调后,可以识别文本中的情感倾向(如正面、负面或中性),用于社 交媒体监控、品牌口碑分析等场景。由于 LLaMA 的强大语义理解能力,它能够在复杂的句子结构中捕捉到潜在的情 感信息,即使文本含有隐含或复杂的情感表达,也能有效识别。

问答系统:LLaMA 在问答任务中的表现也非常优秀。通过微调问答数据集,LLaMA 能够根据问题生成精准的答案, 广泛应用于客服系统、搜索引擎的智能问答、虚拟助手等。LLaMA 的上下文理解和自然语言生成能力使其在复杂问 题解答中也能表现得非常出色,特别是在多

轮对话的问答任务中,可以保持逻辑一致性和上下文关联性

1.1.2.GLM

智谱清言模型(GLM)是由清华大学推出的开源系列大模型,目前版本已更新至GLM 4。

模型版本

• GLM4-9B

• ChatGLM4-9B

模型优势

采用了“自回归空白填充”的预训练框架,可以通过改变空格的数量和长度来对不同类型的任务

进行预训练,结合了自编码和自回归预训练的优点。在NLU、条件生成和无条件生成的广泛任务中,在相同

模型大小和数据的情况下,GLM优于BERT、T5和GPT。

1.1.3.Qwen

通义千问模型(Qwen)是由阿里推出的开源系列大模型,目前版本已更新至Qwen-2.5。

模型版本

•Qwen 2.5 - 7B

•Qwen 2.5 - 32B

•Qwen 2.5 - 70B

•QwQ- 32B

模型优势

对比当前最优的开源模型,Qwen2-72B在包括自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项 能力上均显著超越当前领先的模型,在提升基础能力以及对齐人类价值观这两方面取得了较好的平衡。

代码& 数学:在多种编程语言上的效果显著,在数学方面,大规模且高质量的数据帮助Qwen2-72B-Instruct实现了 数学解题能力的飞升。

长文本处理:Qwen2系列中的所有Instruct模型,均在32k上下文长度上进行训练,并通过YARN或Dual Chunk Attention等技术扩展至更长的上下文长度。Qwen2-7B-Instruct几乎完美地处理长达128k的上下文;Qwen2-57B A14B-Instruct则能处理64k的上下文长度;而该系列中的两个较小模型则支持32k的上下文长度。

安全:Qwen2-72B-Instruct模型在安全性方面与GPT-4的表现相当,并且显著优于Mistral-8x22B模型。

应用优势:

• 全模态全尺寸模型:Qwen模型可满足从手机等端侧设备到企业级、科研级高性能场景的各类应用需求,提供同 等尺寸下业界最佳的模型效果。

• 开源策略 :阿里云坚持把最新、最全的自研大模型向全行业、全球开源,推动打造繁荣的AI生态,魔搭社区已 成为主流模型首选开源平台。