【AI实战】开源且可商用的 40B 大语言模型 Falcon 40B

最新推荐文章于 2025-02-06 16:44:04 发布
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#开源 #语言模型 #Falcon 40B

Falcon40B是阿联酋首个大型AI模型，现以Apache2.0开源协议开放给研究和商业使用。这个400亿参数的语言模型在OpenLLM排行榜表现出色，提供给研究人员和中小企业创新机会。尽管开源，但超过100万美元年收入的商业使用需支付10%的费用。

【AI实战】开源且可商用的 40B 大语言模型 Falcon 40B

Falcon 40B 介绍

  • 官网
    https://www.tii.ae/news/uaes-technology-innovation-institute-launches-open-source-falcon-40b-large-language-model
    在这里插入图片描述
    Abu Dhabi-UAE: 25 May, 2023 – The Technology Innovation Institute (TII), a leading global scientific research center and the applied research pillar of Abu Dhabi’s Advanced Technology Research Council (ATRC), today strengthened its growing international influence in the field of artificial intelligence by announcing that “Falcon 40B,” the UAE’s first large-scale AI model, is now open source for research and commercial use. This pioneering move demonstrates Abu Dhabi’s commitment to fostering collaboration across sectors and driving advancements in generative AI.

    阿联酋阿布扎比：2023年5月25日-全球领先的科学研究中心、阿布扎比先进技术研究委员会（ATRC）的应用研究支柱技术创新研究所（TII）今天宣布，阿联酋首个大型人工智能模型“猎鹰40B”，现在是研究和商业用途的开源。这一开创性举措表明阿布扎比致力于促进跨部门合作，推动生成性人工智能的发展。

    Falcon, a foundational large language model (LLM) with 40 billion parameters, trained on one trillion tokens, grants unprecedented access to researchers and small and medium-sized enterprise (SME) innovators alike. TII is providing access to the model’s weights as a more comprehensive open-source package, with the aim of enabling access to powerful LLM capabilities, promoting transparency and accountability, and supporting innovation and research in the field.

    Falcon是一个拥有400亿个参数的基础大型语言模型（LLM），在一万亿个 tokens 上进行了训练，为研究人员和中小企业创新者提供了前所未有的机会。TII作为一个更全面的开源包提供了对该模型权重的访问，目的是使人们能够获得强大的LLM能力，促进透明度和问责制，并支持该领域的创新和研究。

开源地址

Falcon 40B 的测评

Falcon-40b模型目前在Open LLM排行榜上名列前茅，击败了LlaMa-30b-supercat和LlaMa-65b：

在这里插入图片描述

开源协议

Falcon LLM采用开源Apache 2.0许可证，基于开源原则，广泛地允许“免费使用”。

但是，如果你想取得商用授权是要付费的。向TII申请之后商用的费用为每年收入的10%。【协议中8.2节的条款：超过100万美元收入部分的10%！年收入不超过100万美元不收费！】

【AI开源大模型】Falcon 40B——排名第一的AI模型（比 GPT-3 以及 DeepMind 和谷歌的模型更便宜、运行速度更快）
AI天才研究院
06-30 6836
Falcon LLM 是一种基础大型语言模型 (LLM)，具有 400 亿个参数，在 1 万亿个令牌上进行了训练。TII 现已发布 Falcon LLM – 40B 型号。该模型仅使用了 GPT-3 训练计算的 75%、Chinchilla 的 40% 和 PaLM-62B 的 80%。
Linly
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
06-16 864
一、关于中文 Falcon & LLaMA & OpenLLaMA 大模型 项目特点 局限性 News 二、在线试用 1、huggingface 2、在线 API server 三、模型下载 1、Linly-Chinese-Falcon 2、Linly-Chinese-LLaMA 🤗 HuggingFace模型 3、Linly-OpenLLaMA 四、快速开始训练 1、准备环境 2、多轮对话 3、Int8 推理加速 4、微服务部署 5、Gradio 本地 Demo 6、Int4 CPU本地部署 增量训练
LLM-2023：Falcon模型【阿联酋】
u013250861的博客
06-13 511
本文对falcon目前能收集到的内容做了总结，很多细节还不明晰，我们等论文出来再好好读读。
探索未来科技：Falcon-40B - 高性能大模型的巅峰之作
gitblog_00048的博客
06-11 670
探索未来科技：Falcon-40B - 高性能大模型的巅峰之作 在人工智能领域，语言模型的进步一直引领着技术创新的步伐。今天，我们有幸向您推介一个强大的新成员——Falcon-40B，由TII打造的400亿参数级预训练模型。这个模型已经在大规模数据集上进行了精心训练，并且其性能超越了一系列已有的开放源代码模型。 项目简介 Falcon-40B 是一款基于Causal Decoder-only架构的...
Falcon-40B：安装与使用教程
gitblog_02763的博客
12-12 798
Falcon-40B 是一个功能强大的大型语言模型，它由 TII 开发，并在 1,000B tokens 的 RefinedWeb 数据集上进行了训练。由于 Falcon-40B 的规模庞大，因此需要较高的硬件配置和软件环境才能顺利运行。在安装之前，请确保您的系统满足以下要求： ### 系统和硬件要求 * **操作系统**: Linux 或 macOS (Windows 系统可能需要额外的配置...
人工智能大模型之开源大语言模型汇总（国内外开源项目模型汇总）
丨汀、的博客
06-19 5424
人工智能大模型之开源大语言模型汇总（国内外开源项目模型汇总）
AI大模型语言开源大语言模型完整列表
谢谢大家的关注
04-15 2772
Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。LLM 通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如使用互联网上的海量文本数据。
公开可用的通用大语言模型检查点
weixin_43915730的博客
04-19 964
此外，Meta AI 使用 LLaMA-2 作为基座模型，通过进一步的有监督微调、基于人类反馈的强化学习等技术对模型进行迭代优化，完整经历了“预训练-有监督微调-基于人类反馈的强化学习”这一训练流程，并发布了面向对话应用的微调系列模型 LLaMA-2 Chat（同样具有四种参数规模的版本）。根据 Qwen 的技术报告，2024年2月最新发布的 Qwen-1.5 (72B) 在其评估的测试基准上优于 LLaMA-2 (70B) 的表现，在语言理解、推理、数学等方面均展现出了优秀的模型能力。
可以在个人电脑上部署的主流开源大模型
搏博的专栏
02-06 1541
这些模型在图像生成领域具有广泛的应用前景，且相对较轻量，因此有可能在个人电脑上进行部署，但具体还需考虑硬件资源和优化技术。模型基于注意力机制，通过海量语料数据进行预训练，并经过监督微调、人类反馈的强化学习等进行对齐，构建形成深度神经网络，并增加审核、过滤等安全机制，使算法模型部署后能够根据人类的指令或者提示，实现语义分析、计算推理、问答对话、篇章生成、代码编写等任务。其中，LLaMA-65B和LLaMA-33B是在1.4万亿个token上训练的，而最小的模型LLaMA-7B是在1万亿个token上训练的。
Falcon 40B——全球排名第一的AI模型现在已免费授权
FrenzyTechAI的博客
08-01 593
随着阿布扎比进入竞技场，机器人大战正在升温，最近宣布了自己的大型语言模型Falcon，以与 OpenAI、DeepMind 和谷歌等公司竞争。在斯坦福大学的外部性能评估中，Falcon 比 GPT-3 以及 DeepMind 和谷歌的模型更便宜、运行速度更快。阿布扎比 - 阿拉伯联合酋长国：2023 年 5 月 31 日- 技术创新研究所 (TII) 的 Falcon 40B 是阿联酋领先的大型开源人工智能模型，现免收商业和研究使用的版税费用，以响应全球对人工智能包容性地访问的需求。
快速上手 Falcon-40B：新手指南
gitblog_02249的博客
12-19 763
欢迎来到Falcon-40B的世界，这是一个功能强大、开源的语言模型，适用于各种自然语言处理任务。作为优快云公司开发的InsCode AI大模型，Falcon-40B以其卓越的性能和灵活的应用前景受到了广泛关注。本文将帮助新手读者快速了解并上手Falcon-40B，开启您的自然语言处理之旅。 ## 基础知识准备 ### 必备的理论知识 在使用Falcon-40B之前，建议您对以下概念有一定...
FALCON 40B！终极编码与翻译AI模型！
Aitrepreneur的博客
08-12 338
Falcon 4TB：新一代开源大模型之王 这段文字介绍了 Falcon 4TB，一款由阿联酋科技创新研究院发布的400亿参数大模型。它在开源大模型排行榜上超越了所有其他模型，成为了新的王者。 Falcon 4TB 的特点： **训练数据：**使用1万亿个token的精炼网页数据集进行训练。 **性能：**与 DeepMind、Google 和 Anthropic 的同等规模模型性能相当。 **...
Falcon-40B: 配置与环境要求详析
gitblog_02473的博客
01-18 416
在当今人工智能领域，大型语言模型的应用越来越广泛，而Falcon-40B作为一款先进的40B参数因果解码器模型，其性能和灵活性受到了广泛关注。为了充分利用Falcon-40B的潜力，正确配置运行环境至关重要。本文旨在详细介绍Falcon-40B模型的配置要求，帮助用户搭建稳定、高效的工作环境。 ## 系统要求 在配置Falcon-40B模型之前，首先需要确保你的系统满足以下基本要求： ###...
Generative AI 新世界 | Falcon 40B 开源大模型的部署方式分析
亚马逊云科技专栏
09-05 877
本文作者黄浩文亚马逊云科技 资深开发者布道师在上期文章，我们探讨了如何在自定义数据集上来微调（fine-tuned）模型。本期文章，我们将重新回到文本生成的大模型部署场景，探讨如何在 Amazon SageMaker 上部署具有 400 亿参数的 Falcon 40B 开源大模型。我们将对比两种不同的部署方式：开箱即用的 Amazon SageMaker JumpStart 部署方式；更细控制...
Falcon-40B-Instruct：配置与环境要求详述
gitblog_02402的博客
01-18 425
在当今人工智能技术飞速发展的时代，大型语言模型的配置和环境要求成为用户关注的焦点。本文将深入探讨Falcon-40B-Instruct模型的配置细节，帮助用户理解和掌握正确配置方法，以确保模型运行稳定、高效。 ## 引言 正确配置模型运行环境对于确保模型性能至关重要。不当的配置可能导致模型无法正常运行，甚至产生错误。本文旨在为广大用户提供Falcon-40B-Instruct模型的详细配置指南...
Ai前沿技术汇总[1]：Quivr非结构化信息搜索、Drag Your GAN AI修图、MiniGPT-4、Falcon-40B、localGPT
丨汀、的博客
06-07 2035
AI前沿技术”专栏汇集了最前沿的人工智能技术，包括自然语言处理、语音识别、图像识别、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、区块链技术、智能机器人技术和虚拟现实技术等。本专栏将带您了解人工智能领域的最新进展和研究成果，探索人工智能技术的应用前景，感受人工智能给社会带来的变革。
Falcon-40B 的应用案例分享
gitblog_02065的博客
12-11 372
Falcon-40B 是由阿联酋的 Technology Innovation Institute (TII) 开发的一款强大的开源语言模型，拥有 400 亿参数。该模型在多个语言任务中表现出色，尤其是在英语、德语、西班牙语和法语等语言的处理上。本文将通过三个实际应用案例，展示 Falcon-40B 在不同行业和场景中的价值，帮助读者更好地理解其潜力和实用性。 ## 主体 ### 案例一：在教...
从理论到实践：Falcon-40B大语言模型全栈指南（2025最新）
gitblog_02227的博客
12-27 568
你是否正在寻找兼具强大性能与商业可用性的开源大语言模型？面对LLaMA、StableLM等众多选择，如何判断哪个模型最适合你的生产需求？本文将深入剖析Falcon-40B——这一由阿联酋技术创新研究所(TII)开发的突破性模型，从技术架构到实战部署，帮你全面掌握其核心优势与应用方法。 读完本文，你将获得： - Falcon-40B与主流开源LLM的横向对比分析 - 基于PyTorch 2.0的完...
大语言模型相关的开源框架
最新发布
04-10
<think>好的，用户想了解与大语言模型相关的开源框架推荐。首先，我需要回忆一下当前流行的开源大模型框架。记得有Meta的LLaMA系列，比如LLaMA和LLaMA 2，这两个模型因为参数规模和性能表现被广泛使用。然后是Falcon，由阿布扎比的技术研究院发布，有不同参数的版本，比如Falcon-40B，而且允许商用，这可能对用户很重要。 接下来是Bloom，这个模型是多语言支持的，特别是对中文优化，可能适合中文用户的需求。还有Alpaca，斯坦福基于LLaMA微调的模型，适合学术研究，但需要注意许可问题。ChatGLM-6B来自清华，专门针对中文对话优化，资源消耗较低，适合本地部署。 另外，用户可能需要考虑框架的应用场景，比如是否需要商用、多语言支持、中文优化、计算资源限制等。比如，如果用户关注中文处理，ChatGLM-6B和TigerBot可能更合适。如果商用，Falcon和LLaMA 2需要确认许可协议。资源受限的情况下，较小的模型如Alpaca或ChatGLM-6B更合适。 还要参考用户提供的引用内容，引用[1]提到TigerBot针对中文优化，使用ChatGPT生成的数据调优。引用[3]讨论了选择开源LLM时需考虑的因素，如许可、用途、精度、成本等。引用[4]提到调教AI和代码衔接，可能需要框架的灵活性和文档支持。 用户可能需要具体的推荐列表，每个框架的特点、适用场景和注意事项。例如，LLaMA系列适合研究，Falcon商用友好，Bloom多语言，ChatGLM-6B适合中文对话，TigerBot中文优化，Alpaca适合指令微调，MOSS资源消耗低。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步思考，比如如何评估不同框架的性能、如何在本地部署、中文场景的优化、商用许可问题、资源需求差异等。确保回答结构清晰，分点列出推荐框架，并附上注意事项和参考引用。</think>### 大语言模型开源框架推荐 以下是当前主流且活跃的大语言模型开源框架推荐，结合性能、社区支持、应用场景和许可协议等维度分析： --- #### 1. **LLaMA 系列（Meta AI）** - **特点**：包含 $7B$ 到 $65B$ 参数的模型，性能接近商用模型（如 GPT-3）[^3]。支持文本生成、代码生成等任务。 - **适用场景**：学术研究、自然语言理解实验。 - **注意事项**：需申请访问权限，**不可直接商用**。 - **代码库**：https://github.com/facebookresearch/llama --- #### 2. **Falcon（阿布扎比 TII）** - **特点**：基于 $40B$ 参数的模型（如 Falcon-40B），在多项基准测试中表现优异[^3]。支持多语言，允许商用（Apache 2.0 协议）。 - **适用场景**：企业级应用、多语言内容生成。 - **代码库**：https://github.com/tiiuae/falcon --- #### 3. **BLOOM（BigScience）** - **特点**：$176B$ 参数的多语言模型，支持 $46$ 种语言（含中文），开源协议宽松（Responsible AI License）[^1]。 - **适用场景**：跨语言研究、低资源语言处理。 - **代码库**：https://huggingface.co/bigscience/bloom --- #### 4. **ChatGLM-6B（清华大学）** - **特点**：$6B$ 参数的中英双语模型，针对对话任务优化，支持本地 GPU 部署。 - **适用场景**：中文对话系统、轻量化场景。 - **代码库**：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B --- #### 5. **TigerBot（国内开源社区）** - **特点**：基于 BLOOM 架构的中文优化模型，使用 ChatGPT 生成的数据进行调优，支持多模态任务[^1]。 - **适用场景**：中文内容生成、企业知识库问答。 - **代码库**：https://github.com/TigerResearch/TigerBot --- #### 6. **Alpaca（斯坦福大学）** - **特点**：基于 LLaMA-7B 微调的指令跟随模型，适合低成本实验。 - **适用场景**：指令调优研究、教育场景。 - **注意事项**：依赖 LLaMA 的授权，不可商用。 --- #### 7. **MOSS（复旦大学）** - **特点**：$16B$ 参数的中英双语模型，支持插件扩展，资源消耗较低。 - **适用场景**：工具增强型对话、代码解释。 - **代码库**：https://github.com/OpenLMLab/MOSS --- ### 选择建议 1. **中文场景优先**：ChatGLM-6B 或 TigerBot（中文优化显著）[^1][^4]。 2. **商用需求**：Falcon（Apache 2.0 协议）或 LLaMA 2（需确认条款）。 3. **资源受限**：Alpaca 或 MOSS（轻量化部署）。 4. **多语言支持**：BLOOM 或 Falcon。 --- 相关问题
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