近期关于AIGC方面的学习笔记和思路整理
LLM
对于LLM，我现在重点关注在这几个方面：
开源且可私有化部署的代码生成模型：
因为大部分软件企业对于安全都很重视，文档、数据、代码一般都会尽量避免被泄露。所以很难使用类似Copilot或者OpenAI的Bito这种需要连到互联网上的服务。如果能有可以私有化部署的代码生成模型，就可以很好的解决这个问题。现在有以下一些开源的模型：
- Saleforce的CodeT5
https://github.com/salesforce/CodeT5
2021年9月，Saleforce公布了CodeT5模型。目前，Saleforce公开了4个版本的CodeT5模型，均开源可获得。
- CodeT5-small：0.6亿参数
- CodeT5-base：2.2亿参数
- CodeT5-large：7.7亿参数
- CodeT5-large-ntp-py：7.7亿参数
- Saleforce的CodeGen/CodeGen2
https://github.com/salesforce/CodeGen
2022年5月，Saleforce再次发布了一个新的编程模型CodeGen。该模型是一系列模型，参数有4个版本：3.5亿、20亿、60亿和160亿。而训练的数据也有三个：
- nl版本：基于Pile数据训练
- multi版本：在nl基础上继续在多个编程语言组成的数据集上训练
- mono版本：继续在multi版本上基于Python代码数据训练
上述12个模型全部在HuggingFace上开源。
2023年5月3日，Saleforce开源第二代CodeGen：CodeGen2发布。该系列模型包含4个版本，分别是10亿参数、37亿参数、70亿参数和160亿参数四个版本。CodeGen2可以进行infilling，并且支持更多的编程语言。这里的infilling应该是在插入代码的含义。
CodeGen2也是全部开源，其中160亿参数版本开源文件大小66GB左右~
- MetaAI的InCoder
GitHub - dpfried/incoder: Generative model for code infilling and synthesis
InCoder: A Generative Model for Code Infilling and Synthesis
InCoder是MetaAI在2022年4月发布的一个编程大模型。模型训练数据仅包含来自在线来源（如GitHub、GitLab和StackOverflow）的开放许可代码（Apache 2.0、MIT、BSD-2和BSD-3许可），其中重点是Python和JavaScript，但总共包括28种语言 - 总共约200GB的数据。公开的模型预训练结果共2个版本，一个是67亿参数一个是13亿参数。
尽管InCoder的训练数据都是开放许可代码数据，但是MetaAI的InCoder模型确实开源的不可商用的！
- 国内的智谱AI开发的CodeGeeX
https://codegeex.cn/
https://github.com/THUDM/CodeGeeX
CodeGeeX - a Hugging Face Space by THUDM
CodeGeeX是一个具有130亿参数的多编程语言代码生成预训练模型。CodeGeeX采用华为MindSpore框架实现，在鹏城实验室“鹏城云脑II”中的192个节点（共1536个国产昇腾910 AI处理器）上训练而成。截至2022年6月22日，CodeGeeX历时两个月在20多种编程语言的代码语料库（>8500亿Token）上预训练得到。CodeGeeX有以下特点：
- 高精度代码生成：支持生成Python、C++、Java、JavaScript和Go等多种主流编程语言的代码，在HumanEval-X代码生成任务上取得47%~60%求解率，较其他开源基线模型有更佳的平均性能。代码生成示例
- 跨语言代码翻译：支持代码片段在不同编程语言间进行自动翻译转换，翻译结果正确率高，在HumanEval-X代码翻译任务上超越了其它基线模型。代码翻译示例
- 自动编程插件：CodeGeeX插件现已上架VSCode插件市场（完全免费），用户可以通过其强大的少样本生成能力，自定义代码生成风格和能力，更好辅助代码编写。插件下载
- 模型跨平台开源: 所有代码和模型权重开源开放，用作研究用途。CodeGeeX同时支持昇腾和英伟达平台，可在单张昇腾910或英伟达V100/A100上实现推理。申请模型权重
全新多编程语言评测基准HumanEval-X：HumanEval-X是第一个支持功能正确性评测的多语言、多任务的基准，包含820个人工编写的高质量代码生成题目、测试用例与参考答案，覆盖5种编程语言（Python、C++、Java、JavaScript、Go），支持代码生成与代码翻译能力的评测。如何使用
在HumanEval-X代码生成任务上，与其它开源基线模型相比，CodeGeeX取得了最佳的平均性能。
Replit的Replit Code
模型：replit/replit-code-v1-3b · Hugging Face
2023年5月3日，Replit Code V1-3b正式发布，并在HuggingFace上开源。Replit-finetuned-v1-3b是Replit开发的一个编程大模型，与Replit-code-v1-3b一同宣布。官方确定Replit-code-v1-3b会是一个开源的模型，但是没有明确说Replit-finetuned-v1-3b是否开源。
BigCode的StarCoder/StarCoderBase
在5月4日，BigCoder在HuggingFace的支持下发布了开源代码生成模型Starcoder。BigCode是由Hugging Face和ServiceNow共同领导的开放科学合作项目，致力于负责任地开发大型代码语言模型。StarCoder 和 StarCoderBase 是代码的大型语言模型 （Code LLM），使用来自 GitHub 的许可数据进行训练。具体请看我的文章：
北方的郎：Starcoder:愿源码与你同在, 最新的开源代码生成LLM来了
可商用的开源LLM
训练LLM要花很多资源，例如MPT-7B训练的时候尽管采取了很多降低资源需求的技术，仍然要在440 GPU上训练了9.5 天花费了20万美元。而在大模型基础上进行微调的费用就小很多。
所以对于可商用的LLM就有很大的需求，而且有很好的应用前景，例如在开源LLM基础上训练某个大企业的客服模型等。很高兴看到近期MPT和RedPajama分别发布了可商用的LLM模型。
北方的郎：MPT-7B：开源，商业可用，性能堪比LLaMA-7B的LLM新成员
北方的郎：不止是数据，RedPajama的模型也出来了，RedPajama 7B, 一个开源的高效LLM模型
LLM as a Controller
我感觉现在LLM的一个重要趋势就是LLM as a Controller(这个叫法是我自己拍脑袋想的，不知道学术界是怎么称呼的)，就是把LLM放在前面作为控制器，其他专业模型作为工具，实现1+1>2更好的解决问题。HuggingGPT就是一个很好的尝试。
北方的郎：HugingGPT 模型整合，贾维斯来了
其他LLM进展：
其他的模型也都各有特色
北方的郎：HuggingChat来了-各种Chat这么火Huggingface终于也忍不住了
北方的郎：IBM也下场LLM了，低成本、高效率的单峰驼Dromedary来了
AI绘画:
Stable Diffusion
主流的开源模型还是Stable Diffusion，因为它的生态非常丰富，各种Checkpoint和Lora都很多，可以生成非常漂亮的图。
北方的郎：深入浅出讲解Stable Diffusion原理，新手也能看明白
DeepFloyd IF
对于需要精确控制的图片，例如需要显示特定的文字，因为Stable Diffusion使用的是潜空间(latent space)，所以有些力有不逮。这时就可以使用DeepFloyd IF，它复现了Google的Imagen（Text-to-Image Diffusion Models）,采用像素空间，效果会更好。例如：
prompt:landscape of newyork with words "hello"
Midjourney
Stable Diffusion
这个实验只有DeepFloyd IF正确显示了文字。
北方的郎：新的生图模型DeepFloyd IF来了，可以拳打Stable Diffusion，脚踢Dall-E？
多模态
MiniGPT4：
北方的郎：MiniGPT-4来了、脱胎于LLama、开源且好用
LLaVA:
北方的郎：找GPT-4作老师的LLaVA多模态大模型，学的很不错
其他多模态模型：
北方的郎：玩LLM和StableDiffusion常说的LoRA到底是什么
北方的郎：DINOv2: A Self-supervised Vision Transformer Model
北方的郎：继针对图像的分割一切之后，针对视频的Track-Anything（追踪一切）来了
演进路径：
LLM进化树：
很高兴有人做了这张图，让大家可以对LLM的发展一目了然。
北方的郎：大语言模型（LLM）的进化树，学习LLM看明白这一张图就够了
我自己的一些总结和感想：
北方的郎：Transformer类模型应用情况的简单综述
北方的郎：AI内容检测工具评测集合
北方的郎：常用ChatGPT类模型的总结
北方的郎：从GPT-1到GPT-4，GPT系列模型详解
北方的郎：数据即模型，模型即数据
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