开源的大模型

大模型模型开源和代码开源的区别

• 模型开源：通常指的是将训练好的大模型本身开放给公众使用，用户可以利用这些模型进行各种AI应用开发，但不包括模型的源代码、训练数据集或训练过程。
• 代码开源：则更进一步，不仅包括模型的使用，还包括了模型训练、数据处理、配置部署等全套代码和工具的开源。这使得开发者可以深入了解模型的构建过程，甚至根据自身需求对模型进行优化和定制。

代码开源

1.LLaMA 3

模型下载链接：https://llama.meta.com/llama-downloads/

GitHub项目地址：https://github.com/meta-llama/llama3

2.YI

论文：https://arxiv.org/abs/2403.04652

链接：https://github.com/01-ai/Yi

3.CodeGeeX

论文：CodeGeeX: A Pre-Trained Model for Code Generation with Multilingual Evaluations on HumanEval-X

开源： https://github.com/THUDM/CodeGeeX

4.minigpt

论文：MiniGPT-4: Enhancing Vision-Language Understanding with Advanced Large Language Models

开源： https://minigpt-4.github.io/

5.OPT

论文：OPT: Open Pre-trained Transformer Language Models

开源： https://github.com/facebookresearch/metaseq

其他：盘点一下十大开源的大模型_开源大数据模型-CSDN博客