AI领域常用大模型地址及下载方法（持续更新）

　　随着人工智能技术的不断发展，大模型在各类应用中的表现愈发引人注目。这些模型需要不断调试和对比，以找到最佳性能。同时，收集和学习这些大模型也显得尤为重要。

　　基座模型，如GPT-3.5，是一种通用、预训练的语言模型，适用于各种自然语言处理任务。而对话模型则专注于对话系统，通过大规模对话数据预训练，以更好地理解和生成自然对话。在实际应用中，基座模型通常会进行微调，以适应特定任务或领域。对话模型也是如此，通过微调使其更好地理解和生成对话。

　　当前主流的大模型包括：

1. ChatGLM-6B及其升级版ChatGLM2-6B，提供多版本下载，引入GLM多卡部署等特性；
2. LLaMA及其中文版本Chinese-LLaMA-Alpaca，通过扩充中文词表并二次预训练，提升中文基础语义理解能力；
3. Mistral 7B和Mistral-8x7B，前者号称最好的7B模型，后者性能超越Llama2-65B；
4. BAAI/bge-reranker-base，在向量检索、相似度匹配等领域表现优异；
5. Yi-9B，是Yi系列中代码和数学能力最强的模型，消费级显卡即可运行。

　　此外，还有信息抽取、实体识别关系抽取数据集、图谱项目等丰富资源供开发者使用。例如，UIE（Universal Information Extraction）框架实现了多种任务的统一建模；SeqGPT是一个不限领域的文本理解大模型；DeepKE、NeuralKG等工具支持知识图谱构建、融合、推理和应用。

　　东北大学发布的TechGPT是垂直领域大语言模型，强化了知识图谱构建、阅读理解、文本理解等任务。Whisper是通用语音识别模型，支持多语言语音识别、语音翻译等。Shap-E则以文本或图像为基础生成3D内容。

　　对于大模型的下载和使用，提供了多种方式，包括直接使用镜像网站、安装modelscope等。其中，huggingface的镜像网站下载llama2系列模型时，需加相应认证信息才能下载。总的来说，这些资源为开发者提供了丰富的选择，助力他们在AI领域取得更好的成果。