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该项目专注于Llama2模型在中文方面的优化和上层建设，基于大规模中文数据，从预训练开始对Llama2模型进行中文能力的持续迭代升级。

阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型，使用了超过2.2万亿token的自建大规模预训练数据集进行语言模型的预训练。数据集包括文本和代码等多种数据类型，覆盖通用领域和专业领域，能支持8K的上下文长度，针对插件调用相关的对齐数据做了特定优化，当前模型能有效调用插件以及升级为Agent。

书生·浦语是一款由多家知名机构联合发布的千亿级参数AI大语言模型。在知识掌握、阅读理解、数学推理和多语翻译等多个任务上表现卓越，是AI语言处理领域的新里程碑。

开源了基于BLOOMZ和LLaMA优化后的一系列模型，同时包括训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。

基于开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，引入了GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练；基座模型的上下文长度扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练；基于 Multi-Query Attention 技术实现更高效的推理速度和更低的显存占用；允许商业使用。

中国人民大学GSAI研究人员开发的基于聊天的大语言模型。它是在LLaMA的基础上微调开发的，具有高质量的英文和中文指令。 YuLan-Chat可以与用户聊天，很好地遵循英文或中文指令，并且可以在量化后部署在GPU（A800-80G或RTX3090）上。

支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，MOSS基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。

Fengshenbang-LM(封神榜大模型)是IDEA研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系，该项目开源了姜子牙通用大模型V1，是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。除姜子牙系列模型之外，该项目还开源了太乙、二郎神系列等模型。