GitHub链接：
https://github.com/LianjiaTech/BELLE
PaLM-rlhf-pytorch
其号称首个开源ChatGPT平替项目，其基本思路是基于谷歌语言大模型PaLM架构，以及使用从人类反馈中强化学习的方法（RLHF）。PaLM是谷歌在今年4月发布的5400亿参数全能大模型，基于Pathways系统训练。其可以完成写代码、聊天、语言理解等任务，并且在大多数任务上具有强大的少样本学习性能。同时采用了ChatGPT一样的强化学习机制，能让AI的回答更加符合情景要求，降低模型毒性。
GitHub链接：
https://github.com/lucidrains/PaLM-rlhf-pytorch
alpaca-lora
alpaca-lora是斯坦福大学的另一个巨作，其使用LoRA（low-rank adaptation）技术复现了Alpaca的结果，用了一个更加低成本的方法，只在一块RTX 4090显卡上训练5个小时得到了一个Alpaca水平相当的模型。而且，该模型可以在树莓派上运行。在该项目中，其使用了Hugging Face的PEFT来实现廉价高效的微调。PEFT 是一个库（LoRA 是其支持的技术之一），可以让你使用各种基于 Transformer的语言模型并使用LoRA对其进行微调，从而使得在一般的硬件上廉价而有效地微调模型。
GitHub链接：
https://github.com/tloen/alpaca-lora
尽管 Alpaca和alpaca-lora取得了较大的提升，但其种子任务都是英语，缺乏对中文的支持。一方面除了以上提到Belle收集到了大量的中文语料，另一方面基于alpaca-lora等前人工作，来自华中师范大学等机构的三位个人开发者开源的中文语言模型骆驼 (Luotuo)，单卡就能完成训练部署。目前该项目释放了两个模型 luotuo-lora-7b-0.1、luotuo-lora-7b-0.3，还有一个模型在计划中。
GitHub链接：
https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora
Dolly
Dolly在Alpaca的启发下，用Alpaca数据集，在GPT-J-6B上实现微调，由于Dolly本身是一个模型的“克隆”，所以团队最终决定将其命名为“多莉”。这种克隆式在Alpaca启发下越来越多，总结起来大致采用Alpaca开源的数据获取方式，在6B或者7B规模大小的旧模型上进行指令微调，获得类似ChatGPT的的效果。这种思想很经济，也能迅速模仿出ChatGPT的韵味来，广受欢迎，一经推出star爆棚。
GitHub链接：
https://github.com/databrickslabs/dolly
Vicuna 和 Chinese-Vicuna
斯坦福学者继推出alpaca后，联手CMU、UC伯克利等，推出一个全新模型——130亿参数的Vicuna（俗称小羊驼、骆马）。仅需300美元就能实现ChatGPT 90%的性能。Vicuna是通过在ShareGPT收集的用户共享对话上对LLaMA进行微调训练而来，测试过程使用GPT-4作为评判标准，结果显示Vicuna-13B在超过90%的情况下实现了与ChatGPT和Bard相匹敌的能力。
UC伯克利LMSys org近期又发布了70亿参数的Vicuna，不仅体积小、效率高、能力强，而且只需两行命令就能在M1/M2芯片的Mac上运行，还能开启GPU加速！
GitHub链接：
https://github.com/lm-sys/FastChat/
Chinese-Vicuna GitHub地址：
https://github.com/Facico/Chinese-Vicuna
LMFLOW
ChatGPT爆火后，都在寻找通往圣殿的快捷之路，一些类ChatGPT开始出现，尤其是低成本效仿ChatGPT成为一个热门途径。LMFlow就是在这种需求场景下诞生的产物，他使得在3090这样的普通显卡上也能炼大模型。该项目由香港科技大学统计和机器学习实验室团队发起，致力于建立一个全开放的大模型研究平台，支持有限机器资源下的各类实验，并且在平台上提升现有的数据利用方式和优化算法效率，让平台发展成一个比之前方法更高效的大模型训练系统。
利用该项目，即便是有限的计算资源，也能让使用者针对专有领域支持个性化训练。例如LLaMA-7B，一张3090耗时 5 个小时即可完成训练，成本大幅降低。该项目还开放了网页端即刻体验问答服务 (lmflow.com)。LMFlow的出现和开源使得普通资源可以训练问答、陪伴、写作、翻译、专家领域咨询等各种任务。目前很多研究者们正在尝试用该项目训练650亿甚至更高参数量的大模型。
GitHub链接：
https://github.com/OptimalScale/LMFlow
GPTrillion
该项目号称开源的最大规模模型，高达1.5万亿，且是多模态的模型。其能力域包括自然语言理解、机器翻译、智能问答、情感分析和图文匹配等。
其开源地址为：
https://huggingface.co/banana-dev/GPTrillion
OpenFlamingo
OpenFlamingo是一个对标GPT-4、支持大型多模态模型训练和评估的框架，由非盈利机构LAION重磅开源发布，其是对DeepMind的Flamingo模型的复现。目前开源的是其基于LLaMA的 OpenFlamingo-9B模型。Flamingo模型在包含交错文本和图像的大规模网络语料库上进行训练，具备上下文少样本学习能力。OpenFlamingo实现了原始Flamingo中提出的相同架构，在一个新的多模态C4数据集的5M样本和LAION-2B的10M样本上训练而来。
该项目的开源地址：
https://github.com/mlfoundations/open_flamingo
Baize白泽
该项目提出了一个自动收集 ChatGPT 对话的方法，让 ChatGPT 自我对话，批量生成高质量多轮对话数据集，分别收集了5万条左右Quora、StackOverflow和MedQA的高质量问答语料，并已经全部开源。同时其改进了LLama模型，效果还不错。白泽同样采用目前低成本的LoRA微调方案，获得白泽-7B、13B 和30B三种不同尺度，以及一个医疗垂直领域的模型。遗憾的是中文名字起的不错，但目前仍然不支持中文，中文的白泽模型据悉在计划中，未来发布。
其开源github地址：
https://github.com/project-baize/baize
Koala考拉
基于LLama的ChatGPT平替继续发酵，UC伯克利的伯克利发布了一个可以在消费级GPU上运行的对话模型Koala，参数达到13B。Koala 的训练数据集包括如下几个部分：ChatGPT数据和开源数据（Open Instruction Generalist (OIG)、斯坦福 Alpaca 模型使用的数据集、Anthropic HH、OpenAI WebGPT、OpenAI Summarization）。Koala模型在EasyLM中使用JAX/Flax实现，用了8 个A100 GPU，完成2轮迭代需要6个小时。评测效果优于Alpaca，达到ChatGPT 50%的性能。
开源地址：
https://github.com/young-geng/EasyLM
StackLLaMA
随着斯坦福Alpaca的出现，一大堆基于LLama的羊驼家族和扩展动物家族开始出现，终于Hugging Face研究人员近期发布了一篇博客StackLLaMA：用RLHF训练LLaMA的实践指南。同时也发布了一个70亿参数的模型——StackLLaMA。这是一个通过人类反馈强化学习在LLaMA-7B微调而来的