GPT替代方案：易于计算和部署的语言模型综述

🆕最新资讯🆕
生成式预训练模型（如GPT）在自然语言处理领域引起了巨大的影响，但由于其巨大的模型规模、复杂的部署方式和未开源的训练模型等因素，限制了它们在学术界和工业界的推广和应用。为了解决这一问题，研究者们关注于易于计算和部署的语言模型。本文从多个维度对GPT的替代方案进行了研究，包括架构、设计方式、数据集、训练与部署方法等，并评测了不同模型在多个基准数据集上的性能。此外，还探讨了大规模语言模型在图文多模态领域和科学研究领域的表现。文章总结了目前开源的平替模型工具，并提供了详细的评测结果。对于研究者和从业者来说，本文将帮助他们更好地理解这些模型的原理、发展趋势和挑战，并选择合适的模型应用于不同需求中。
来源：https://www.jiqizhixin.com/