大模型算法岗面试题系列（一）| 目前主流的开源模型体系有哪些？

在大模型算法岗面试中，了解当前主流的开源模型体系是非常重要的。

大模型正推动着从自然语言处理到机器学习各个子领域的快速发展。开源模型体系作为这一进步的基石，为研究者和开发者提供了强大的工具和丰富的资源。

Transformer体系：

这是由Google提出的一种模型架构，它通过自注意力机制有效地捕捉序列数据中的长距离依赖关系。BERT和GPT等模型作为这个体系的代表，已经在众多NLP任务中取得了突破性进展。

深度学习框架：

PyTorch Lightning，这是一个建立在PyTorch之上的轻量级框架，它通过简化模型的训练和验证过程，加速了深度学习模型的原型设计和实验。

预训练模型集合：

TensorFlow Model Garden，这是TensorFlow官方提供的预训练模型集合，它不仅包括了自然语言处理的模型，还覆盖了计算机视觉等多个领域。

NLP工具库：

Hugging Face Transformers库，它提供了大量的预训练模型和工具，极大地促进了NLP任务的研究和应用。

特定领域模型：

针对特定应用场景，如对话系统和图像识别，ChatGLM系列和MOSS等模型，它们分别支持中英双语问答和多模态对话。

多语言和多模态模型：

CPM-Bee和LaWGPT等模型，它们分别展现了在中英文处理和法律领域问答中的强大能力。同时，鹏程·盘古α和悟道模型则代表了大规模中文预训练模型和多模态预训练模型的最新进展。

编程语言模型：

在编程领域，CodeGeeX和StarCoder等模型通过支持多种编程语言的代码生成，正在改变软件开发的方式。

性能优化模型：

Falcon LLM和Vicuna等模型，它们通过微调和特定优化，展示了与当前最先进模型相媲美的性能。

开源项目和解决方案：

RedPajama、OpenAssistant、StableLM等开源项目，以及MLC LLM和Web LLM这样的通用解决方案，它们为本地部署和Web浏览器集成提供了新的可能性。

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文末

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