2022年底，ChatGPT 震撼上线，大语言模型技术迅速“席卷”了整个社会，人工智能技术因此迎来了一次重要进展。面对大语言模型的强大性能，我们不禁要问：支撑这些模型的背后技术究竟是什么？这一问题无疑成为了众多科研人员的思考焦点。 必须指出的是，大模型技术并不是一蹴而就，其发展历程中先后经历了统计语言模型、神经网络语言模型、预训练语言模型等多个发展阶段，每一步的发展都凝结了众多科研工作者的心血与成果。作为大语言模型技术的重要推动者，OpenAI公司在过去深入探索了与其相关的大量技术细节，并最终推出了GP

自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，掀起了新一轮研究和应用浪潮，出现了许多包括LLaMA、ChatGLM、Baichuan、Qwen等在内的通用模型。 随后，来自不同领域的人们基于通用模型通过持续预训练/指令微调将其应用于垂直领域。 本项目旨在收集和梳理垂直领域的开源模型、数据集及评测基准。 欢迎大家贡献本项目未收录的开源模型、数据集、评测基准等，一起推动大模型赋能各行各业！ 通用模型 领域模型通常在通用模型的基础上进行持续预训练或指令微调得

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最近随着chatgpt的兴起，人工智能和大语言模型又再次进入了人们的视野，不同的是这一次像是来真的，各大公司都在拼命投入，希望能在未来的AI赛道上占有一席之地。因为AI需要大规模的算力，尤其是对于大语言模型来说。大规模的算力就意味着需要大量金钱的投入。那么对于小公司或者个人来说是不是什么都做不了呢？ 当然不是，虽然小公司或者个人不能开发底层的大语言模型，但是我们可以在大语言模型之上进行应用开发，这应该就是我们现在能做到的。 今天给大家介绍一个大语言模型的开发框架langchain，有了它，在AI的世界，