据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：近年来，生成式预训练模型如GPT的崛起彻底改变了自然语言处理领域，其影响力甚至蔓延至其他多模态领域。然而，ChatGPT和GPT-4等模型由于其庞大的规模、复杂的计算要求以及难以部署的特性，限制了它们在学术和工业界的广泛应用。因此，易于计算和部署的平替模型受到了极大的关注。
本文将对GPT的平替模型进行全面的研究，围绕多个维度展开实验，以期得出更真实、全面的模型评测结果。这将帮助研究者与从业者更深入地理解这些模型的基本原理、发展趋势和主要挑战，并根据具体需求选择合适的模型。
该研究总结了平替模型的架构、设计理念以及效率与性能之间的权衡。同时，梳理了现有公开数据集，分析了预训练数据源的质量、数量及多样性，包括指令数据与特定领域数据的特点。
此外，我们还探讨了高效训练与部署大规模语言模型的方法，汇总了当前开源平替模型，并评测了它们在多个常用基准数据集上的表现。通过设计人工评测任务，我们在不同平替模型上进行了实地评估，并讨论了这些大规模语言模型在图文多模态领域中的研究现状及表现。
最后，评测了各个平替模型在科学研究领域基准数据集上的性能，以全面呈现它们在实际应用中的效果。大规模语言模型的发展历程正不断演变，而开源工具的兴起为其发展提供了强大助力。
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