在开发者、 AI 专家以及主流应用中，对更高性能的大型语言模型（LLMs）的需求正在加剧。这些模型正推动着生成式 AI 技术的激增，如微软 Copilot、Zoom Companion AI 和谷歌 Duet 等产品所示。现在涌现出许多新开发的私有或开源 LLMs ，增强了人机交互。这篇文章汇编了一些最优秀的LLMs。不同的用户对最佳LLMs的标准不同。开发人员经常寻求开源模型提供定制模型，而日常用户更喜欢为编码或创意写作等特定任务定制的模型。今年值得关注的LLMs 包括：

1. BLOOM：作为BigScience的多语言模型，BLOOM以多语言文本生成而闻名。它是一个开创性LLM，拥有超过1000亿个参数。
2. Claude：Anthropic的Claude提供了一系列文本处理功能，有两个版本：更轻、更快的“Claude Instant”和更全面的标准Claude。
3. Cohere：这家 AI 初创公司提供一系列 LLMs，以其强大和准确性著称，被 Jasper 和 Spotify 等公司使用。
4. Falcon：科技创新研究所的 Falcon 系列，尤其是 Falcon 180B，在语言任务中表现出色。
5. GPT（OpenAI）：GPT是一个广为人知的LLM，支持ChatGPT。最新版本 GPT-4 是一个多模态模型，能够处理文本和图像。
6. LaMDA：谷歌大脑的 LaMDA 是一系列以其会话能力而闻名的 LLMs，支持谷歌的 Bard AI 机器人。
7. LlaMa：Meta 的基础 LLM，LlaMa有多种规模可供 AI 研究使用。
8. Orca：由微软开发的 Orca，在 130 亿参数的训练下，在推理基准测试中表现出色。
9. PaLM：谷歌的 PaLM 及其最新版本 PaLM 2，在高级推理任务中脱颖而出，有多种规模可供选择。
10. Phi-1：微软的 Phi-1 旨在提供 Python 编程帮助，展示了小型 LLMs 在特定任务中的潜力。
11. 通义千问（Tongyi Qianwen）：阿里巴巴云的专有模型，Tongyi Qianwen，将其技术嵌入云产品中，能够将文本转换为图像和视频。
12. Vicuna 33B：基于 LLaMa 的开源 LLM，Vicuna 33B 是一个在 330 亿参数上训练的回归模型。
13. Gopher：由谷歌 DeepMind 开发的 Gopher，在理解和事实核查任务上表现卓越。
14. Guanaco：从 LLaMa 微调而来的 Guanaco 模型，是特别适用于现代聊天机器人的开源解决方案。
15. MPT-30B：Mosaic ML 的 MPT-30B 是 LlaMA 模型的开源竞争者，以其编码支持而闻名。
16. 30B-Lazarus：CalderaAI 的 30B-Lazarus 是 LlaMA 模型的增强版本，在文本生成上表现出色。
17. FLAN-T5：FLAN-T5 以其零次和少次学习能力而闻名，能够处理超过 1000 个任务。

LLM 领域正在快速发展，包括开源和专有模型。随着生成式人工智能解决方案越来越受欢迎，这个动态领域继续扩大。