主流 AI 系列模型大梳理（一）：技术、性能、特色与应用对比

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在人工智能飞速发展的时代，各种模型不断涌现，推动着技术的进步和应用的拓展。从语言模型到图像生成模型，不同类型的模型在各自领域发挥着关键作用。接下来，让我们一同深入了解当下备受瞩目的几大模型系列。

一、LLaMA 系列

大语言模型领域中，LLaMA 模型凭借其独特优势崭露头角。它由 Meta AI 研发，旨在以较低的资源消耗实现强大的语言处理能力。LLaMA 模型的名称来源于 “Large Language Model Meta AI” ，“Large Language Model” 表明它是一个大型语言模型，强调其在处理自然语言方面的强大能力和大规模的模型架构，“Meta AI” 则明确了该模型是由 Meta 公司的 AI 团队开发的。同时，“llama” 在英文中意为 “美洲大羊驼”，所以社区也将这个系列的模型昵称为 “羊驼系模型”。其各版本信息如下：

LLaMA

• 推出时间：2023 年 2 月

• 参数量：基础版本参数量从 70 亿到 650 亿不等，包括 7B、13B、33B 和 65B 四个版本。

• 性能：在自然语言处理任务中展现出一定的能力，能完成文本生成、知识问答、翻译等任务，且在多语言处理上有不错的表现，支持超过 20 种语言。

• 亮点：模型架构基于 Transformer，采用了分组查询注意力（GQA）等技术，有效提升了训练效率和性能。并且，它是开源模型，这使得研究人员和开发者能够基于其进行二次开发和优化，推动了相关技术的发展和创新。

• 应用场景：适用于多种场景，如智能客服、内容创作辅助、智能写作等，帮助企业和个人提升语言处理效率和质量。

• 论文：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models，该论文详细阐述了 LLaMA 模型的架构、训练方法以及在多个自然语言处理任务上的实验结果，为后续研究和应用提供了重要参考。

LLaMA 2

• 推出时间：2023 年 7 月

• 参数量：分为 7B、13B、70B 三个版本。

• 性能：相比初代，在性能上有显著提升。在复杂语言理解和生成任务中表现出色，如在对话交互中，能够更好地理解上下文并生成更符合语境的回复；在知识推理任务中，准确性也有所提高。

• 亮点：经过优化的预训练和微调过程，使其对人类意图的理解更加准确。同时，它在安全性和合规性方面进行了改进，减少了有害和不适当内容的生成。并且，它提供了商业使用许可，降低了企业使用的门槛。

• 应用场景：广泛应用于聊天机器人、智能助手、智能写作工具等领域，为用户提供更加智能、安全和合规的服务。

• 论文：LLaMA-2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models，论文介绍了 LLaMA 2 在模型架构改进、训练优化以及安全性增强等方面的技术细节，为开发者深入了解和应用该模型提供了全面指导。

二、PaLM 系列

说完 LLaMA，我们将目光投向谷歌的 PaLM 系列模型。PaLM 系列基于谷歌自研的 Pathways 系统，在自然语言处理领域展现出强大实力。

PaLM

• 推出时间：2022 年 4 月

• 参数量：5400 亿

• 性能：在多种自然语言处理任务中表现出色，文本生成时能产出连贯、逻辑清晰且内容丰富的文本；在问答系统里能准确理解问题并给出合理回答，在一些开放域问答基准测试中超越许多同期模型。

• 亮点：借助 Pathways 系统训练，实现高效的模型扩展和训练优化；基于 Transformer 架构，能更好处理自然语言序列特性，捕捉长距离依赖关系。

• 论文：PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways

PaLM 2

• 推出时间：2023 年 5 月（在 2023 谷歌 I/O 大会上宣布推出并发布预览版本）

• 参数量：3400 亿

• 性能：

  • 多语言能力：在超 100 种语言的多语言文本上训练，语言理解、生成和翻译能力大幅提升，通过日语 A 级、法语 C1 级等 “精通” 级别的高级语言能力考试。

  • 数学与推理：数据集中包含海量数学表达式，在 MATH、GSM8K 和 MGSM 等基准评估中部分结果超越 GPT-4，能解决复杂数学问题并制作图表。

  • 编程能力：支持 20 种编程语言，涵盖常用和特定领域小众语言，在代码生成、理解和编程辅助方面作用显著。

• 亮点：

  • 模型版本多样化：有 Gecko、Otter、Bison 和 Unicorn 四个版本，轻量级 Gecko 模型可在移动设备运行，离线每秒处理 20 个 token，方便不同场景部署。

  • 训练优化：训练数据量达 3.6 万亿个 token，是前代近 5 倍，模型完成复杂任务更高效，对语言多样性和复杂性理解更深刻。

  • 专业领域拓展：基于 PaLM 2 推出 Med-PaLM 2（医学领域，能回答医学问题，在美国医疗执照考试达专家水平，探索多模态能力）和 Sec-PaLM 2（网络安全维护，分析解释潜在恶意脚本行为，检测威胁）。

• 论文：PaLM 2 技术报告

PaLM-E

• 推出时间：当地时间 2023 年 3 月 7 日

• 参数量：5620 亿

• 性能：PaLM-E 是 PaLM-540B 语言模型与 ViT-22B 视觉 Transformer 模型的结合体，可在视觉、文本等多模态输入下做出具体决策并执行复杂任务，如对带手写数字图像执行数学运算，借助移动机器人完成 “把抽屉里的米饼拿过来” 等指令，且行动计划能根据环境变化调整。

• 亮点：具备多模态思维链推理、单图像提示训练的多图像推理等涌现能力，无需预先处理场景和人工预处理注释数据，即可实现更自主的机器人控制。

• 论文：PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model，发表于 ICML 2023 ，论文作者包括 Danny Driess、Fei Xia 等来自 Robotics at Google 和 TU Berlin 等机构的研究人员 。该论文阐述了 PaLM-E 将真实世界的连续传感器模态纳入语言模型，建立词语与感知联系的方法，以及在多模态推理和具身决策任务中的表现与优势。

• 研究方向：探索在家庭自动化、工业机器人等现实场景的更多应用，激发多模态推理和具身 AI 研究。

三、OpenAI 系列

OpenAI 作为人工智能领域的重要参与者，其推出的模型在行业中产生了深远影响。从早期的 GPT-1 到如今的 GPT-4 Turbo，每一次迭代都推动着语言模型技术的发展。

GPT-1

• 推出时间：2017 年 6 月

• 参数量：1.17 亿

• 性能：作为 OpenAI 的首个生成式预训练模型，开创了 NLP 领域预训练 - 微调的先河。它在语言生成、文本分类、问答等基础 NLP 任务上展示出了一定的能力，虽然在性能上与后续模型相比有差距，但为后续模型的发展奠定了理论和实践基础。

• 亮点：基于 Transformer 架构的 Decoder 部分构建，首次引入了生成式预训练的概念，先在大规模无监督数据上进行预训练，再针对特定任务进行微调，这种方式显著提高了模型在下游任务上的表现。

• 论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

GPT-2

• 推出时间：2019 年 2 月

• 参数量：15 亿（基础版本），最大版本达 1.5B

• 性能：相较于 GPT-1，GPT-2 在语言生成能力上有了质的飞跃，能够生成更加连贯、自然且富有逻辑性的文本。它在零样本学习场景下表现出色，即在没有针对特定任务进行微调的情况下，也能对多种自然语言处理任务做出较好的响应。

• 亮点：训练数据量大幅增加，达到 800 万网页的文本数据，模型规模也显著扩大。具备更强的泛化能力，展示了语言模型在少样本或无样本学习下的潜力，引发了对语言模型能力边界的广泛探讨。

• 论文：