GPT太「昂贵」，平替模型大汇总，解决大规模部署难题

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在近年来，生成式预训练模型（如GPT）的兴起彻底改变了自然语言处理领域，并对其他多种模态产生了影响。然而，像ChatGPT和GPT-4这样的模型，由于它们庞大的模型规模、计算复杂度，以及未开源的训练模型，这些因素限制了它们在学术界和工业界的推广和应用。因此，易于计算和部署的语言模型成为人们关注的焦点。本文将研究GPT的平替模型，从多个方面进行实验验证，以得到更全面、真实的模型测评结果，帮助研究者和从业者更深入地理解这些模型的原理、发展趋势和挑战，并根据需求选择合适的模型。主要包括平替模型的架构、设计方式、效率与性能的权衡；现有公开数据集的梳理和分析，包括预训练数据源、数据质量、数量、多样性、微调数据和特定领域数据；高效训练与部署大规模语言模型的方式，并总结现有的开源平替模型；在多个常用基准数据集上评测不同平替模型的效果；设计人工评测任务，并在不同平替模型上进行人工评估；评测大规模语言模型在图文多模态领域的研究现状和模型表现；评测各个平替模型在科学研究领域基准数据集上的性能。此外，还介绍了大规模语言模型相关的开源工具库和进行基准数据集评测的方法，以及进行人工评测的重要性。
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