随着chatgpt诞生，开源大模型的也获得了突飞猛进的进展，值得关注的是国内本地私有大模型已经在很多真实的场景中落地，比如智能客服。美国的技术研发能力遥遥领先，但是不得不说落地应用这块是我们的强项。企业使用大模型一般需要考虑数据隐私和安全的问题，所以一般会选择开源大模型在本地部署，然后通过微调大模型参数，让它适用企业的特殊场景。以下介绍几个比较常用的开源大模型，对比他们的特点和使用场景。
| 模型名称 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| ChatGLM-3 | 强大的语言理解能力 适用于多轮对话 支持中英双语 | 需要较大的计算资源 可能存在偏见和误解 | 对话系统 客户服务 语言翻译 |
| LLaMA-3 | 小型模型尺寸 良好的语言生成能力 适用于资源受限环境 | 在复杂任务上可能不如大型模型 | 语言生成 文本摘要 情感分析 |
| Qinwen2 | 中文语言模型 支持中文方言和古文 | 对非中文语境支持有限 需要针对方言优化 | 中文文本处理 中文语言教学 中文文学创作 |
| DeepSeek-v2 | 问答系统专精 理解复杂问题 精确信息检索 | 非结构化数据检索局限 需要大量训练数据 | 知识问答 信息检索 教育辅助 |
| Vicuna13-B | 多语言支持 上下文理解能力 | 高计算资源需求 特定任务可能非最优 | 多语言处理 跨领域问答 |
| Mistral 7B | 生成能力和多样性好 适合生成任务 | 在理解任务上可能不足 显存需求可能限制部署 | 文本生成 创意写作辅助 |
| Yi-34B-Chat | 优秀的对话生成能力 适合复杂对话任务 | 高计算资源需求 对非对话任务效率不高 | 对话系统 多轮对话应用 |
| phi | 广泛的语言理解和生成能力 适合多种NLP任务 | 特定任务需额外微调 硬件资源要求可能较高 | 通用NLP 文本生成 问答系统 |