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你是否知道：
🌟 Google 在 2017 年的科技革命中引领潮流，推出了当时堪称巨无霸的AI模型——一个拥有惊人的1,370亿参数的创新之作。这款模型以MoE和LSTM架构为核心，展示了其在深度学习领域的卓越才能。🚀
▶ 都说大模型训练很难，但目前已经公开发表的 10 亿以上参数大模型就已经 超过了100个 ？
▶ 除了常见的英文、中文大模型，针对 法语、韩语、俄语、阿拉伯语 等语言也已经有大模型公开发布？
▶ 大模型时代，哪些公司与机构已经争得头筹，目前拥有最多的大模型训练经验与储备？
🌟面对海量大模型，命名繁多确实让人眼花缭乱。📚那么，当想要深入了解某款时，我们该如何明智抉择并迅速获取所需资料呢？🔍这里提供几个实用建议：1️⃣ **明确需求**：首先，定义你的目标，是自然语言处理、图像识别还是其他领域，这将帮助你缩小范围。2️⃣ **研究评价**：查看权威评测和用户反馈，了解模型在性能和适用场景上的表现。3️⃣ **社区求助**：利用GitHub、Stack Overflow等平台，提问或查找已有的讨论，获取专业人士的建议。4️⃣ **官方资源**：直接访问模型提供者的文档和论坛，那里通常有最准确的信息和教程。5️⃣ **持续跟踪**：关注模型更新动态，新版本可能带来更好的性能优化。记住，选择大模型并非一蹴而就，耐心探索，找到最适合你的那一款。📚💪
BMList 能够回答这些问题！
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大模型榜单
大模型榜单以多维表格形式展示大模型相关信息。这份列表具有如下特点：
▶ 信息全面
榜单收录了大模型 发布日期、机构、语言、参数量 等信息，并提供 文档、参数、代码、API 链接。
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🎉📚顶尖模型大搜罗🔍！一目了然，轻松找到🌟基于不同标签的精选模型：👩🏫机构专属，专攻学术深海；🌍多语种通才，满足全球需求；🔥热门领域，紧跟潮流脉搏。无论你需要哪种语言或专业，这里都有！快来探索你的理想解决方案📚💪
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榜单整理了大模型的 参数、代码、API 开源链接，方便用户快速查找使用并体验大模型能力。
大模型长廊
🎉📚探索未来智慧之路！🔍在超大规模模型的殿堂里，丰富的统计图表揭示了AI世界的发展脉动。📊通过详实的数据解析，我们不仅能一窥大模型的成长足迹，还能挖掘隐藏的模式与趋势。💡这些信息不仅是理论研究的宝藏，也是实践者决策的重要参考。👩💻无论你是科技爱好者还是行业专家，这里都能找到你想要的答案！🌍让我们一起在数据的海洋中遨游，揭开AI技术的神秘面纱！✨
📊👀揭示语言模型潮流变迁！🔍 英文文本模型引领风骚，中文紧随其后，创新的脚步从未停歇。在这张亮眼的图表中，我们看到从2017年初始的巨星’Sparsely-Gate MoE’，到如今震撼的10万亿参数巨无霸’M6-10T’，技术的演进清晰可见。每一级的里程碑都彰显了中文模型的进步与潜力，未来可期！🏆🌍
在不同组织发布的模型数量统计图中，我们可以看到 Google 一骑绝尘，推出了 20 余个大模型，Meta 和 清华大学 紧随其后。在模型数方面，国内外各组织仍大体上旗鼓相当。BMList在不同组织发布的模型数量统计图中，我们可以看到 Google 一骑绝尘，推出了 20 余个大模型，Meta 和 清华大学 紧随其后。在模型数方面，国内外各组织仍大体上旗鼓相当。
而对于所有发布模型的参数量总和，我们能够发现前十名的机构中 阿里、BAAI、鹏城实验室、百度 分列第一、第三、第九、第十位，在总参数量上国内机构稍落后于国外。
参与贡献
BMList 提供了非常简单的方式来增加新的模型。我们约定了一个简单的模型选择规则：
▶ 01 模型参数需大于 10亿（即大于 1B 参数）
▶ 02 模型已通过论文、博客或新闻 公开发布
参考 贡献指南：
您只需要提交一份以大模型名为文件名的 yaml 文件到 big_models 文件夹即可，PR 通过后，大模型榜单和大模型长廊将会自动更新。
除了增加新模型，如果您对 数据展示形式、模型信息字段 等内容有新的想法与意见，也非常欢迎在社区提出。除此之外，由于信息来自公开渠道，榜单在收录模型与模型信息等内容上可能会不完全准确，也希望大家能够积极通过 issue 和 PR 提出宝贵意见与建议！
最后，希望 BMList 能够成为大模型时代的 “备忘录”，让我们一起见证大模型时代的进步与发展！
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