从根本上讲，Falcon 大型语言模型是一种动态且可扩展的语言模型，具有出色的性能和可扩展性。此外，它的开源和免费性质使其对于希望利用 AI 功能而不受闭源模型限制的研究人员、开发人员和企业来说是一种宝贵的工具。
此外，Falcon LLM 还使用庞大的网络文本和精选源数据集进行训练，并使用自定义工具和独特的数据管道来确保训练数据的质量。该模型还包含旋转位置嵌入和多查询注意等改进，从而提高了其性能。它的训练是在 AWS SageMaker 平台上进行的，借助自定义分布式训练代码库，集成了 384 个 A100 40GB GPU。
Falcon LLM 是仅解码器模型：
Falcon 架构
说到其不可避免的特点，尤其要提的是它的“可扩展性”。其“多查询注意”功能使该模型能够有效地管理大规模任务。
11.）LLaMa——基础模型
LLaMa，又名大型语言模型 Meta AI，是 Meta AI 开发的大型 洪都拉斯 WhatsApp 数据 语言模型的一个分支。LLaMa 的第一个版本于 2023 年 2 月推出，包含四种模型大小——7B、13B、33B 和 65B 个参数（B 代表十亿）。
自泄露以来，Meta 发布的 LLaMA 系列大型语言模型 (LLM) 为开源社区带来了福音。如前所述，LLaMA 模型有多种大小，从 70 亿到 650 亿个参数，并且在许多基准测试中，它们的表现优于其他 LLM，例如 GPT-3。
LLaMA 模型的一个不可忽视的优势是它们是开源的，这意味着开发人员可以轻松对其进行微调并创建新模型以满足特定任务。这种方法推动了开源社区的快速创新，新的和改进的 LLM 模型定期发布。
另一个优点是，LLaMA 模型是在公开数据上进行训练的。这意味着不存在使用专有数据集来训练模型的潜在危险信号，这可能会导致偏见或歧视。
Meta 发布 LLaMA 模型是开源社区积极发展的标志。最终，它加速了创新，并创建了可用于解决各种问题的全新和改进的 LLM 模型。
12.）Vicuna - 一款带有 ChatGPT 的开源聊天机器人 - 质量 90%
介绍 Vicuna 33B，这是一个开源聊天机器人和大型语言模型，由加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学、斯坦福大学和加州大学圣地亚哥分校团队创建，通过对从 ShareGPT 收集的用户共享对话进行微调 LLaMA 进行训练。这是一个完全依赖于 Transformer 架构的自回归语言模型。
此外，Vicuna 的主要用例是研究 LLM 和聊天机器人，从而让目标用户成为自然语言处理、人工智能和机器学习领域的研究人员和爱好者。最棒的是，初步评估显示 Vicuna 的质量达到了 OpenAI ChatGPT 的 90% 以上，而 Google Bard 在 90% 以上的时间内都优于 LLaMA 和 Alpaca 等其他模型。
13.）Alpaca 7B——更便宜的开源 ChatGPT
ChatGPT 这次面临着激烈的竞争——不是来自 Meta、谷歌甚至百度，而是来自斯坦福大学。