值得关注的对中文支持较好的开源模型

[ninehills]

Updated

• 2023.7.13： 增加 baichuan-13B-Chat、InternLM 模型
• 2023.6.25: 增加 ChatGLM2-6B、Vicuna-33B-v1.3 模型
• 2023.6.24: 增加 MPT-30B/MPT-30B-Chat 模型

模型推理

建议使用通用的模型推理工具包运行推理，一般都提供较好的UI以及兼容OpenAI 的API。常见的有：

• https://github.com/lm-sys/FastChat
• https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
• https://github.com/ggerganov/llama.cpp
• https://github.com/nomic-ai/gpt4all
• https://github.com/vllm-project/vllm

其中

1. 兼容性最好的是 text-generation-webui，支持 8bit/4bit 量化加载、GPTQ 模型加载、GGML 模型加载、Lora 权重合并、OpenAI 兼容API、Embeddings模型加载等功能，推荐！
2. 苹果 M 系列芯片，推荐用 llama.cpp
3. 开箱即用，选择 gpt4all，有桌面端软件。

注：如果模型参数过大无法加载，可以在 HuggingFace 上寻找其 GPTQ 4-bit 版本，或者 GGML 版本（支持Apple M系列芯片）。
目前30B规模参数模型的 GPTQ 4-bit 量化版本，可以在 24G显存的 3090/4090 显卡上单卡运行推理。

预训练模型

值得关注的支持中文的开源 Pretrain 模型（同类模型中选效果最好的、参数最大的）

名称	类型	参数量	上下文	License	地址
Aquila-7B	Pretrain	7B	2048 tokens	商用	https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/Aquila/Aquila-pretrain
Ziya-LLaMA-13B-Pretrain-v1	Pretrain	13B	2048 tokens	非商用	https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-Pretrain-v1
Chinese-LLaMA-33B	Pretrain	33B	2048 tokens	非商用	https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca
Baichuan-13B	Pretrain	13B	4096 tokens	商用（需申请）	https://github.com/baichuan-inc/baichuan-13B
MPT-30B	Pretrain	30B	8192 tokens	商用	https://huggingface.co/mosaicml/mpt-30b
intern-7b	Pretrain	7B	2048 tokens	商用（需申请）	https://github.com/InternLM/InternLM

不同模型的 token 对应的中文字符数不同，一般来说专门为中文设计的模型，其词表较大，相同中文字符数使用的 token 数量相比于 OpenAI （1 字符 2 token）较小，约为平均 1 字符 1 token。

Chat 模型

值得关注的支持中文的开源 Chat 模型（同类模型中选效果最好的）

名称	类型	参数量	上下文	License	地址
BELLE-LLaMA-EXT-13B	SFT	13B	2048 tokens	非商用	https://github.com/LianjiaTech/BELLE
Baichuan-13B-Chat	SFT	13B	4096 tokens	商用（需申请）	https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat
Chinese-Alpaca-Plus-13B	SFT	13B	2048 tokens	非商用	https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca
ChatGLM-6B	SFT	6B	2048 tokens	非商用	https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
ChatGLM2-6B	SFT	6B	32K/8K**	商用（需申请）	https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
Ziya-LLaMA-13B-v1.1	SFT	13B	2048 tokens	非商用	https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1.1
AquilaChat-7B	SFT	7B	2048 tokens	商用	https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/Aquila/Aquila-chat
WizardLM-30B-V1.0	SFT	30B	2048 tokens	非商用	https://huggingface.co/WizardLM/WizardLM-30B-V1.0
MPT-30B-Chat	SFT	30B	8192 tokens	非商用*	https://huggingface.co/mosaicml/mpt-30b-chat
Vicuna-33B-v1.3	SFT	33B	2048 tokens	非商用	https://huggingface.co/lmsys/vicuna-33b-v1.3
intern-chat-7b-8k	SFT	7B	8192 tokens	商用（需申请）	https://github.com/InternLM/InternLM

* MPT-30B-Chat 因为在 SFT 过程中使用了非商用的数据集，所以其不可商用。但是其基础模型可以商用，且微调训练代码和过程公开，可自行 SFT 出可商用的 Chat 模型。
** 当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限。

Embeddings 模型

用来替代 OpenAI 的 Embeddings 模型：

• m3e-base: 效果最好，非商用
• text2vec-large-chinese：可商用

[NLPpupil]

支持