@startmindmap * LLM ** LLaMA (Meta AI) *** Alpaca (Standford) **** Alpaca.cpp **** Alpaca-LoRA **** Chinese-LLaMA-Alpaca **** GPT4-x-Alpaca \n基于GPT4生成语料(GPTeacher)对LLaMA 30B的微调 *** Vicuna \n(UC Berkeley, CMU, Stanford, and UC San Diego)\n使用ShareGPT的语料，对LLaMA 13b微调 **** Chinese-Vicuna\n参考Alpaca架构，基于LLaMA的LoRA **** gpt4-x-vicuna-13b \n使用GPTeacher数据和其它GPT4数据集的微调 **** StableVicuna \n使用RHLF微调的Vicuna v0 13b *** Koala \n伯克利对LLaMA 13B的微调，由100个人类进行验证 *** WizardLM \n使用LLM自动生成语料，对LLaMA 7b微调 *** llama.cpp *** GPT4All \n基于800k GPT3.5-turbo生成语料的微调 *** Baize \n基于ChatGPT和Alpaca数据的微调 *** GPTQ-for-LLaMA \nLLaMA的4 bit版本 *** StackLLaMA \n使用StackExchange数据微调 ** Pythia by EleutherAI *** Dolly v2 *** OpenAssistant ** StableLM \nStability的LLM ** ChatGLM-6B 清华 ** 其它模型 *** GPT-J (EleutherAI) **** GPT4All-J *** OpenLLaMA \nOpen Reproduction of LLaMA **** OpenAlpaca \nbased on OpenLLaMA *** BLOOM \nBigScience的开源大模型 **** BLOOM-LoRA **** Petals \n使用176B BLOOM的微调 *** starcoder \n使用Github代码和issue训练的模型 *** MPT \nMosaicML训练的GPT基础模型 *** RedPajama \n另一个开源LLaMA模型 *** RWKV \n一个有Transformer性能的RNN模型 *** FLAN (Google) **** FastChat-T5 \n基于Flan-t5-xl(3b)的微调 *** PaLM (Google) @endmindmap