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一、国外主流LLM LLaMA2 Meta推出的开源模型#xff0c;参数规模涵盖70亿至700亿#xff0c;支持代码生成和多领域任务适配57。衍生版本包括Code Llama#xff08;代码生成优化#xff09;和Llama Chat#xff08;对…大语言模型发展历程 当前国内外主流LLM模型
一、国外主流LLM LLaMA2 Meta推出的开源模型参数规模涵盖70亿至700亿支持代码生成和多领域任务适配57。衍生版本包括Code Llama代码生成优化和Llama Chat对话场景56。 GPT系列GPT-3.5/GPT-4 OpenAI开发的闭源模型以多模态能力和长文本生成为核心优势广泛应用于对话、代码生成等场景38。 BLOOM 由Hugging Face联合多国团队开发1760亿参数支持46种自然语言和13种编程语言强调透明度和开源协作5。 PaLM Claude Google的PaLM和Anthropic的Claude均为闭源模型前者侧重科学计算后者强化了推理和多模态能力37。 BERT Google早期基于Transformer架构的模型虽参数较小约3.4亿但在自然语言理解任务中仍具影响力5。 二、国内主流LLM 文心一言ERNIE Bot 百度研发的知识增强模型融合万亿级数据和千亿级知识图谱支持复杂问答和创意生成37。 通义千问 阿里巴巴推出的开源模型7B版本基于Transformer架构优化中英文混合任务处理36。 ChatGLM系列 包括ChatGLM-6B62亿参数和ChatGLM2-6B支持双语对话通过量化技术降低部署成本14。衍生模型VisualGLM-6B78亿参数整合视觉与语言模态实现图文交互46。 盘古大模型 华为开发的多模态模型覆盖自然语言处理NLP、计算机视觉CV及科学计算领域7。 MiLM-6B 小米研发的64亿参数模型在C-Eval和CMMLU中文评测中表现优异尤其擅长STEM科目1。 MOSS 支持中英双语的开源对话模型通过强化学习优化生成质量适用于通用问答场景14。 三、其他特色模型
CodeFuse-13B专精代码生成预训练数据覆盖40编程语言HumanEval评测准确率达37.1%1。鹏程·盘古α中文预训练模型参数规模达千亿级侧重长文本生成和领域适配6。LaWGPT基于中文法律知识微调的模型适用于法律咨询和文书生成6。
大模型不足 当前大模型的不足主要体现在以下方面
一、技术架构缺陷 数据与算力依赖过高 大模型训练需消耗海量多模态数据及算力万亿级参数规模导致资源投入呈指数级增长12。此外海量小文件存储面临元数据管理挑战需平衡扩展性与访问延时1。 逻辑推理能力薄弱 在处理需逻辑推理、数值计算的复杂问题时表现较差尤其在多步骤推理场景中准确率显著下降23。例如20步推理后准确率可能低于36%4。 灾难性遗忘与无记忆性 训练新任务会损害原有任务性能且在推理阶段无法记忆历史数据或场景如自动驾驶需反复重新计算路况23。多数大模型不具备持续记忆能力依赖有限上下文窗口38。 二、知识与应用局限 知识时效性与领域局限 大模型知识库仅覆盖训练数据截止时间点内容无法实时更新5。同时缺乏特定领域如企业私有数据的专业知识影响垂直场景应用效果5。 幻觉问题频发 生成内容存在事实性错误或虚构信息例如伪造参考文献、错误解答数学题等。这与基于概率预测的Transformer架构特性直接相关45。 三、模型可控性不足 自我纠错能力缺失 无法识别错误来源如训练数据缺陷或算法漏洞更缺乏自主修正机制。典型案例包括GPT-4算术错误后无法定位问题根源23。 黑箱模型可解释性差 决策过程不透明导致医疗、法律等关键领域应用受限。调试困难进一步加剧优化挑战46。 四、资源与安全风险 计算成本高昂 训练与部署需超大规模算力支持对普通机构形成技术壁垒16。 数据偏见与标注错误 训练数据隐含社会偏见可能被放大人工标注错误易导致模型认知偏差6。
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