ChatGPT/GPT4开源“平替”汇总，持续更新
ChatGPT爆火出圈，国内很多高校、研究机构和企业都发出类似ChatGPT的发布计划。ChatGPT没有开源，复现难度极大，即使到现在GPT3的完全能力也没有任何一个单位或者企业进行了复现。刚刚，OpenAI又官宣发布了图文多模态的GPT4模型，能力相对ChatGPT又是大幅提升，似乎闻到了以通用人工智能主导的第四次工业革命的味道。
无论是国外还是国内，目前距离OpenAI的差距越来越大，大家都在紧锣密鼓的追赶，以致于在这场技术革新中处于一定的优势地位，目前很多大型企业的研发基本上都是走闭源路线，ChatGPT和GPT4官方公布的细节很少，也不像之前发个几十页的论文介绍，OpenAI的商业化时代已经到来。当然，也有一些组织或者个人在开源平替上进行了探索，本文章汇总如下，本人也会持续跟踪，有更新的开源平替及时更新此处
ChatYuan（元语AI）是由元语智能开发团队开发和发布的，自称第一个国内最早的一个功能型对话大模型，可以写文章、写作业、写诗歌、做中英文间的翻译；一些法律等特定领域问题也可以提供相关信息。该模型目前只支持中文，github链接是：
https://github.com/clue-ai/ChatYuan
从披露的技术细节看，底层采用7亿参数规模的T5模型，并基于PromptClue进行了监督微调形成了ChatYuan。该模型基本上是ChatGPT技术路线的三步的第一步，没有实现奖励模型训练和PPO强化学习训练。
最近，ColossalAI开源了他们的ChatGPT实现。分享了他们的三步策略，完整实现了ChatGPT核心的技术路线：其Github如下：
https://github.com/hpcaitech/ColossalAI
本人基于该项目，更加明确了三步策略，并进行了分享：
第一阶段（stage1_sft.py）：SFT监督微调阶段，该开源项目没有实现，这个比较简单，因为ColossalAI无缝支持Huggingface，本人直接用Huggingface的Trainer函数几行代码轻松实现，在这里我用了一个gpt2模型，从其实现上看，其支持GPT2、OPT和BLOOM模型；
第二阶段（stage2_rm.py）：奖励模型（RM）训练阶段，即项目Examples里train_reward_model.py部分；
第三阶段（stage3_ppo.py）：强化学习（RLHF）阶段，即项目train_prompts.py
三个文件的执行需要放在ColossalAI项目中，其中代码中的cores即原始工程中的chatgpt，cores.nn在原始工程中变成了chatgpt.models
ChatGLM是清华技术成果转化的公司智谱AI开源的GLM系列的对话模型，支持中英两个语种，目前开源了其62亿参数量的模型。其继承了GLM之前的优势，在模型架构上进行了优化，从而使得部署和应用门槛变低，实现大模型在消费级显卡上的推理应用。详细技术可以参考其github：
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
从技术路线上看，其实现了ChatGPT强化学习人类对齐策略，使得生成效果更佳贴近人类价值，其目前能力域主要包括自我认知、提纲写作、文案写作、邮件写作助手、信息抽取、角色扮演、评论比较、旅游建议等，目前其已经开发了正在内测的1300亿的超大模型，算是目前开源平替里面参数规模较大的对话大模型。
LLaMA是由Facebook 母公司Meta发布的全新人工智能大型语言模型，在生成文本、对话、总结书面材料、证明数学定理或预测蛋白质结构等任务上方面表现良好。LLaMA模型支持20种语言，包括拉丁语和西里尔字母语言，目前看原始模型并不支持中文。
LLaMA目前比较火的两个顶流开源项目是ChatLLaMA和stanford_alpaca
ChatLLaMA是由Nebuly+AI推出的基于人类反馈强化学习的LLaMA+AI聊天机器人的开源实现，它的技术路线类似 ChatGPT，该项目上线刚刚 2 天，狂揽 5.2K 星。其github地址是：
https://github.com/nebuly-ai/nebullvm/tree/main/apps/accelerate/chatllama
ChatLLaMA 训练过程算法实现主打比 ChatGPT 训练更快、更便宜，据说能快近15倍，主要特色有：
完整的开源实现，允许用户基于预训练的 LLaMA 模型构建 ChatGPT 风格的服务；
LLaMA 架构更小，使得训练过程和推理速度更快，成本更低；
内置了对 DeepSpeed ZERO 的支持，以加速微调过程；
支持各种尺寸的 LLaMA 模型架构，用户可以根据自身偏好对模型进行微调。
另外一个比较火的是最近刚发布的alpaca（羊驼模型），是由斯坦福基于 Meta 的 LLaMA 7B 模型微调出一个新模型，其基本原理是让 OpenAI 的 text-davinci-003 模型以 self-instruct 方式生成 52K 指令样本，以此来微调LLaMA。该项目已将训练数据、生成训练数据的代码和超参数开源，模型文件尚未开源，以一天多达到5.6K星的关注度，估计很快会开源其模型文件供大家使用。其github地址为：
https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca
同时公布了一个DEMO地址：
https://alpaca-ai-custom6.ngrok.io
OpenChatKit由前OpenAI研究员所在的Together团队，以及LAION、Ontocord.ai团队共同打造。OpenChatKit包含200亿个参数，用GPT-3的开源版本GPT-NoX-20B进行微调。同时，不同ChatGPT的强化学习，OpenChatKit采用一个60亿参数的审核模型，对不合适或者是有害的信息进行过滤，确保生成内容的安全和质量。其github地址为：
https://github.com/togethercomputer/OpenChatKit
基于 Stanford Alpaca ，实现基于Bloom的监督微调。Stanford Alpaca 的种子任务都是英语，收集的数据也都是英文，该开源项目是促进中文对话大模型开源社区的发展，针对中文做了优化，模型调优仅使用由ChatGPT生产的数据（不包含任何其他数据）。项目包含以下内容:
175个中文种子任务
生成数据的代码
2M生成的数据
基于BLOOMZ-7B1-mt优化后的模型
github地址为