ChatGPT之外：八个免费开源大模型推荐

ChatGPT和Bard太贵，介绍八个免费开源的大模型解决方案！

随着人工智能技术的不断发展，大型预训练的语言模型在自然语言处理领域中越来越受到关注。然而，这些模型的训练和推理成本很高，对于许多个人或小型团队来说，使用ChatGPT或Bard等商业解决方案可能过于昂贵。幸运的是，有一些免费开源的大模型解决方案，我们可以在自己的设备上使用这些模型，或者在自己的服务器上部署这些模型。

以下是八个免费开源的大模型解决方案：

1. ELMo

ELMo是一种基于LSTM（长短期记忆）和CTC（连接时序分类）的端到端语言模型。它是由华盛顿大学研发的，训练了超过400亿个参数。你可以在自己的设备上下载并使用这个模型。

1. GPT-3 Model (Davinci)

GPT-3是OpenAI开发的一个175B参数的模型，它可以进行多任务处理，包括文本生成、问答、文本分类等。虽然OpenAI并没有公开GPT-3的源代码，但是他们提供了一个API，你可以通过这个API来使用GPT-3。

1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，由Google开发。它使用了大规模的无监督文本语料库进行训练，可以用于各种自然语言处理任务。BERT有多个版本，包括Mini-BERT、Mobile-BERT和Turbo-BERT等。

1. RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)

RoBERTa是BERT的一个改进版本，由Facebook AI研发。它在BERT的基础上进行了一些优化，使得它在各种自然语言处理任务上的表现更加出色。

1. ALBERT (A Lite BERT)

ALBERT是一种轻量级的BERT模型，由Google开发。它通过共享参数和跨层参数蒸馏等技术来减少参数量，同时保持了与BERT相似的性能。ALBERT有两个版本：Mini-ALBERT和Mobile-BERT。

1. XLNet

XLNet是一种新型的预训练语言模型，由CMU、MIT和Google等机构共同研发。它通过采用自回归语言模型和自编码语言模型的混合结构，克服了BERT中存在的一些问题，可以更好地处理长文本和上下文信息。

1. BioBERT

BioBERT是一种针对生物医学领域专门预训练的语言模型，由冷酸等机构共同研发。它包括了生物医学相关的词汇和术语，可以更好地处理生物医学领域的自然语言处理任务。

1. CamemBERT

CamemBERT是一种针对法语和英语的自然语言处理任务专门预训练的语言模型，由蒙特利尔大学研发。它采用了类似于BERT的预训练方法，但是使用了更加针对性的词汇和术语，可以更好地处理法语和英语的自然语言处理任务。

以上是八个免费开源的大模型解决方案，它们各有特点和优势，可以根据实际需要选择合适的模型进行使用或部署。