国际主流大语言模型统计

截至2023年，国际上主流的AI大语言模型主要包括以下几种：
1. OpenAI的GPT系列：
- GPT-3：拥有1750亿参数，是目前最知名的大语言模型之一，广泛应用于文本生成、翻译、问答等任务。
- GPT-4：OpenAI在2023年推出的最新版本，参数规模更大，性能更强，支持多模态输入（如文本和图像）。
2. Google的BERT系列：
- BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：虽然参数规模不如GPT-3，但在自然语言理解任务中表现优异，广泛应用于搜索引擎、问答系统等。
- T5（Text-To-Text Transfer Transformer）：Google推出的通用文本生成模型，将所有NLP任务统一为文本到文本的转换。
3. Google的PaLM：
- PaLM（Pathways Language Model）：拥有5400亿参数，是Google在2022年推出的大规模语言模型，旨在通过Pathways架构实现多任务学习。
4. DeepMind的Gopher和Chinchilla：
- Gopher：拥有2800亿参数，专注于提高语言模型的推理能力和知识检索能力。
- Chinchilla：DeepMind在2022年推出的模型，虽然参数规模较小（700亿），但通过优化训练数据和计算效率，性能优于更大规模的模型。
5. Meta的LLaMA：
- LLaMA（Large Language Model Meta AI）：Meta推出的开源大语言模型，参数规模从70亿到650亿不等，旨在为研究社区提供高效的模型。
6. Anthropic的Claude：
- Claude：Anthropic开发的AI助手，基于大规模语言模型，专注于安全性和可控性，适用于对话和文本生成任务。
7. 百度的ERNIE系列：
- ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge Integration）：百度推出的中文大语言模型，结合知识图谱，在中文NLP任务中表现优异。
8. 华为的PanGu-Σ：
- PanGu-Σ：华为推出的大规模中文语言模型，参数规模达1.085万亿，专注于中文理解和生成任务。
9. 阿里巴巴的Tongyi Qianwen：
- 通义千问：阿里巴巴推出的中文大语言模型，支持多种NLP任务，如文本生成、翻译和问答。
10. Cohere的Command：
- Command：Cohere推出的大语言模型，专注于企业级应用，如文本分类、生成和语义搜索。
这些模型在参数规模、训练数据和应用场景上各有特点，推动了自然语言处理领域的快速发展。