Meta开源Chinese-LLaMA-Alpaca-2
该项目将发布中文LLaMA-2 & Alpaca-2大语言模型，基于可商用的LLaMA-2进行二次开发。
哈工大自然语言处理研究所多位老师和学生参与开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。 该模型基于 Bloom 结构的70 亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为 2048，同时还开源了基于RLHF训练的模型以及全人工标注的16.9K中文偏好数据集。
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一个完全开源、允许商用的百亿参数中英文基座模型。它采用Transformer自回归架构（auto-regressive），在超万亿（trillion）高质量语料上进行预训练，拥有强大的基础能力。开发者和研究者可以在CPM-Bee基座模型的基础上在各类场景进行适配来以创建特定领域的应用模型。
YuLan-Chat
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。
百川智能大模型
由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。
PolyLM
多语种大模型
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Meta开源Chinese-LLaMA-Alpaca
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BELLE
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。