转繁体字转换器带符号

随着生成式预训练模型如GPT的崛起，自然语言处理领域已经发生了翻天覆地的变化，其影响甚至已经延伸到其他多种模态。像ChatGPT和GPT-4这样的模型，由于其巨大的模型规模、计算复杂度、复杂的部署方式以及未开源的训练模型，它们在学术界和工业界的推广与应用受到了一定的限制。人们开始更加关注那些易于计算和部署的语言模型。

本文旨在研究GPT的平替模型，从多个维度出发，进行大量实验验证，以得到更全面真实的模型测评结果。以下是我们的研究内容：

一、概述

本文总结了平替模型的架构、设计方式以及效率与性能的权衡。我们梳理了现有的公开数据集，分析了预训练数据源、数据质量、数量、多样性、微调数据（包括指令数据、对齐数据）以及特定领域数据的特点。我们还介绍了高效训练与部署大规模语言模型的方式，并总结了现有的开源平替模型。

二、评测内容

1. 对不同平替模型在多个常用基准数据集上的效果进行了评测。

2. 设计了人工评测任务，并在不同平替模型上进行了人工评估，采用两种评测方式：Zero-shot方式和Few-shot方式。

3. 讨论和评测了大规模语言模型在图文多模态领域的研究现状及模型表现。

4. 评测了各个平替模型在科学研究领域的基准数据集上的性能。

三、大规模语言模型的发展历程

本文详细介绍了GPT的平替模型的发展情况，以及这些模型在持续更新中展现出的新特性。

四、开源工具