2023年发布的25个开源大型语言模型总结

**2023年发布的25个开源大型语言模型总结**

随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展，开源大型语言模型已成为研究和应用领域的热点。2023年，许多组织和个人推出了新的开源大型语言模型，这些模型在性能、规模和功能方面都有了显著的进步。在本文中，我们将总结2023年发布的25个开源大型语言模型，并提供部分代码示例和注释。

**1. LLaMA (Large Language Model Meta AI)**LLaMA是由Meta AI开发的一款大型语言模型，具有14亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import LLaMAForSequenceClassification, LLaMATokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = LLaMAForSequenceClassification.from_pretrained('llama-base-14B')
tokenizer = LLaMATokenizer.from_pretrained('llama-base-14B')

# 示例代码input_text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

**2. BLOOM (Big Language Model)**BLOOM是由谷歌开发的一款大型语言模型，具有13亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import BloomForSequenceClassification, BloomTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = BloomForSequenceClassification.from_pretrained('bloom-13B')
tokenizer = BloomTokenizer.from_pretrained('bloom-13B')

# 示例代码input_text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

**3. OPT (One-Stage Pre-training)**OPT是由微软开发的一款大型语言模型，具有10亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import OPTForSequenceClassification, OPTTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = OPTForSequenceClassification.from_pretrained('opt-10B')
tokenizer = OPTTokenizer.from_pretrained('opt-10B')

# 示例代码input_text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

**4. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)**T5是由谷歌开发的一款大型语言模型，具有10亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-10B')
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-10B')

# 示例代码input_text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

**5. BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)**BART是由微软开发的一款大型语言模型，具有10亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import BartForConditionalGeneration, BartTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = BartForConditionalGeneration.from_pretrained('bart-10B')
tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained('bart-10B')

# 示例代码input_text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

**6. Longformer (Long Document Transformers)**Longformer是由微软开发的一款大型语言模型，具有10亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import LongformerForSequenceClassification, LongformerTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = LongformerForSequenceClassification.from_pretrained('longformer-10B')
tokenizer = LongformerTokenizer.from_pretrained('longformer-10B')

# 示例代码input_text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

**7. Swin Transformer (Swin-B)**Swin Transformer是由微软开发的一款大型语言模型，具有10亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import SwinForSequenceClassification, SwinTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = SwinForSequenceClassification.from_pretrained('swin-b-10B')
tokenizer = SwinTokenizer.from_pretrained('swin-b-10B')

# 示例代码input_text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

**8. ViT (Vision Transformer)**ViT是由谷歌开发的一款大型语言模型，具有10亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import ViTForSequenceClassification, ViTTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = ViTForSequenceClassification.from_pretrained('vit-10B')
tokenizer = ViTTokenizer.from_pretrained('vit-10B')

# 示例代码input_text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

**9. DeiT (Deformable DETR)**DeiT是由微软开发的一款大型语言模型，具有10亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import DeiTForSequenceClassification, DeiTTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = DeiTForSequenceClassification.from_pretrained('deit-10B')
tokenizer = DeiTTokenizer.from_pretrained('deit-10B')

# 示例代码input_text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

**10. MViT (Multi-Scale Vision Transformer)**MViT是由谷歌开发的一款大型语言模型，具有10亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import MVITForSequenceClassification, MVITTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = MVITForSequenceClassification.from_pretrained('mvit-10B')
tokenizer = MVITTokenizer.from_pretrained('mvit-10B')

# 示例代码input_text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

**11. CaiT (Causal Transformer)**CaiT是由微软开发的一款大型语言模型，具有10亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import CaitForSequenceClassification, CaitTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = CaitForSequenceClassification.from_pretrained('cait-10B')
tokenizer = CaitTokenizer.from_pretrained('cait-10B')

# 示例代码input_text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

**12. LeViT (Lightweight Vision Transformer)**LeViT是由谷歌开发的一款大型语言模型，具有10亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import LevitForSequenceClassification, LevitTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = LevitForSequenceClassification.from_pretrained('levit-10B')
tokenizer = LevitTokenizer.from_pretrained('levit-10B')

# 示例代码input_text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits)

**13. PVT (Pyramid Vision Transformer)**PVT是由微软开发的一款大型语言模型，具有10亿参数。它支持多种任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

import torchfrom transformers import PVTForSequenceClassification, PVTTensorizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = PVTForSequenceClassification.from_pretrained('pvt-10B')
tensorizer