2024年最佳开源LLM :哪些型号在HuggingFace LLM排行榜上领先？

LLM排行榜提供了不同调优类别中各种大型语言模型（LLM）性能的直接比较。LLM排行榜提供了对不同调优类别和大小的大型语言模型（LLM）的偏好和性能的深入了解。值得注意的是，在每种调整类型中，用户对某些型号都有明确的偏好：

• 预训练模型(🟢) — 01 ai/Yi-34B在预训练类别中以最高的下载量（69.8k）和点赞量（1.01k）脱颖而出，表明用户在30B大小范围内对该型号有强烈的偏好。预训练模型通常具有很高的参与度，这表明用户重视那些无需额外定制即可使用的模型，但也更喜欢从这些模型开始进行额外的调整。
• 微调模型(🔶) — Intel/neural-chat-7b-v3-1在7b尺寸类别的微调型号中具有显著的高赞数（255），这表明用户在经过专门的微调过程后发现该型号特别有效或有用。
• 指令调整模型(⭕) — 与预训练的模型相比，这些模型的参与度较低，但30B类别除外，其中车库bInd/Platypus-30B的下载量相对较高（9.57k）。这可能表明人们对为特定教学环境量身定制的模型有着特殊的兴趣。
• RL调谐模型(🟦) — RL调谐类别包括在用户参与度方面总体表现最高的模式，meta llama/Lama-2-70b-chat-hf，下载量超过100万，点赞量超过167万。这表明，通过强化学习调整的模型受到了高度重视，可能是因为它们能够产生更适合情境的反应。

数据表明，虽然总体趋势是更大的型号获得更多的下载和点赞，但调整方法也在用户偏好中发挥着重要作用。预训练模型被广泛使用，但人们对通过微调、指令调整或强化学习进一步完善的模型有着明显的兴趣，尤其是当它们属于更大的类别（30B和65B）时，它们被视为更有能力或更通用。

(Note: The notes column includes emojis to denote the type of tuning: 🟢 for pretrained, 🔶 for fine-tuned, ⭕ for instruction-tuned, and 🟦 for RL-tuned models.)

在生产中使用开源LLM

开源LLM通过开放对高级语言模型的访问（更快的反馈）、促进创新（开放的研究）和实现跨行业的多样化应用（多样化的想法），正在塑造文本生成和生成人工智能的未来。
从Llama 2到Mistral，这些模型为LLM世界带来了新的方法和手段。虽然这些模型表现出非凡的能力，但了解如何克服它们的局限性是至关重要的——与专有LLM相比，性能差异较低，防止偏见的护栏有限，答案不正确，计算成本高。在许多情况下，只有在规模（每天3万代以上）或数据隐私至关重要的情况下，转向开源LLM才有意义。
当您探索这些开源LLM时，请使用Klu.ai来评估针对专有LLM的即时性能，如OpenAI的GPT-4 Turbo、Anthropic的Claude 2.1和谷歌的PaLM2等，以及由Replicate、AWS或Hugging Face托管的开源LLM。
通过利用Klu，您可以利用尖端LLM的力量和能力来构建生成性人工智能应用程序，这些应用程序可以工作并改变您的开发管道。
开源大型语言模型的出现标志着一个新时代，在这个时代，生成人工智能的创新、创造力和进步变得越来越协作和可访问，为我们共同建设智能未来开辟了道路。