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2024年4月11日修改

ChatGPT的出现在全球掀起了AI大模型的浪潮。区块链是生产关系的重构，元宇宙是虚拟场景的重构，而互联网则解决了信息流通和生产效率的问题，但这些都是在生产关系范畴内，而ChatGPT的出现则大幅度提升了生产力，让人类可以将电能转换成脑力和通用智力。很多人已经把这次AI浪潮称为“第四次科技革命”。甚至《自然》杂志把非人类的Chat GPT列入“年度科学人物”。​

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根据国际数据公司IDC预测，全球AI计算市场规模将从2022年的195.0亿美元增长到2026年的346.6亿美元。其中，生成式AI计算市场规模将从2022年的8.2亿美元增长到2026年的109.9亿美元。​

据国外风投数据分析公司PitchBook的数据，2023上半年，全球人工智能领域共计发生融资1387件，筹集融资金额255亿美元，平均融资金额达2605万美元。​

在这次AI浪潮之中，世界各个国家和地区有哪些知名的AI大模型发布，在发展大模型上又进展如何？这些问题就是本文要分析讨论的。​

美国：牢牢占据主导地位

美国代表性AI大模型清单：

1.
GPT-4​

OpenAI的GPT-4模型是2023年最好的AI大模型，没有之一。GPT-4模型于2023年3月发布，展示了其强大的能力，包括复杂的推理能力、高级编码能力、多种学术学习能力、可媲美人类水平表现的能力等。​

GPT-4模型已经在超过1万亿个参数上进行了训练，支持32768个令牌的最大上下文长度。最近的报道透露，GPT-4是一个混合模型，由8个不同的模型组成，每个模型都有2200亿个参数。​

2．PaLM 2 (Bison-001)

谷歌的PaLM 2 AI模型，它也是2023年最好的大型语言模型之一。Google在PaLM 2模型上专注于常识推理、形式逻辑、数学和20多种语言的高级编码。据说，最大的PaLM 2模型已经在5400亿个参数上进行了训练，最大上下文长度为4096个令牌。​

它也是一个多语言模型，可以理解不同语言的习语、谜语和细致入微的文本。这是其他大模型难以解决的问题。PaLM 2的另一个优点是它的响应速度非常快，可以同时提供三个响应。​

2.
Claude v1​

Claude是一个强大的大模型，由谷歌支持的Anthropic开发。它是由前OpenAI员工共同创立的，其方法是构建有用、诚实和无害的人工智能助手。在多个基准测试中，Anthropic的Claude v1和Claude Instant模型显示出了巨大的前景。事实上，Claude v1在MMLU和MT-Bench测试中的表现要好于PaLM 2。​

它接近于GPT-4，在MT-Bench测试中得分为7.94，而GPT-4得分为8.99。在MMLU基准测试中，Claude v1获得75.6分，GPT-4获得86.4分。Anthropic也成为第一家在其Claude-instant-100k模型中提供10万代币作为最大上下文窗口的公司。你基本上可以在一个窗口中加载近75000个单词。​

3.
Cohere​

Cohere是一家人工智能初创公司，由曾在谷歌大脑团队工作的前谷歌员工创立。它的联合创始人之一Aidan Gomez参与了Transformer架构的“Attention is all you Need”论文的撰写。与其他AI公司不同，Cohere为企业服务，并为企业解决生成式AI用例。Coherence有很多模型，从小到大，从只有6B个参数到训练了52B个参数的大模型。​

5.Gemini

Gemini 是最新、功能最强大的大型语言模型 (LLM)，由 Google 子公司 Google Deepmind 团队开发，Gemini 是一个“原生多模态 AI 模型”，它被从头开始设计为包含文本、图像、音频、视频的多模态模型，和代码，一起训练形成一个强大的人工智能系统。​

4.
LLaMA​

LlaMA是Meta AI开发的一种新的开源大语言模型。它正式发布了各种类型的LLaMA模型，从70亿个参数到650亿个参数。LLaMA 65B模型在大多数用例中都显示出了惊人的能力。它在Open LLM排行榜上名列前十。Meta表示，它没有进行任何专有训练。相反，该公司使用了来自CommonCrawl、C4、GitHub、ArXiv、维基百科、StackExchange等网站的公开数据。​

5.
Guanaco-65B​

LLaMA衍生的模型中，Guanaco-65B被证明是最好的开源大模型，Guanaco有四种类型：7B、13B、33B和65B型号。Tim Dettmers和其他研究人员在OASST1数据集上对所有模型进行了微调。​

6.
Vicuna 33B​

Vicuna是LMSYS开发的另一个强大的开源大模型。它也是从LLaMA衍生而来的。它使用监督指导进行了微调，训练数据是从sharegpt.com网站上收集的。这是一个自回归的大模型，基于330亿个参数进行训练。

7.
MPT-30B​

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