大模型哪家强？OpenBMB发布BMList给你答案！
你是否知道：
▶ 早在 2017 年，Google 就已经推出了一款 1370亿 参数的“大模型”？（基于 MoE 和 LSTM 架构）
▶ 都说大模型训练很难，但目前已经公开发表的 10 亿以上参数大模型就已经 超过了100个 ？
▶ 除了常见的英文、中文大模型，针对 法语、韩语、俄语、阿拉伯语 等语言也已经有大模型公开发布？
▶ 大模型时代，哪些公司与机构已经争得头筹，目前拥有最多的大模型训练经验与储备？
▶ 面对这么多的大模型，光是记住名字我们就已经晕头转向，当我们需要具体了解的时候，我们应该如何选择，并且在需要的时候快速找到相关的资源呢？
BMList 能够回答这些问题！
OpenBMB 近日于 GitHub 推出了大模型榜单 BMList。BMList 整理了公开的大模型信息，通过 大模型榜单 对大模型信息进行全面展示，并在 大模型长廊 中对模型信息进行了作图统计。两种方式让我们能够更加全面、直观地了解到当前的大模型信息，快来看看吧！
大模型榜单以多维表格形式展示大模型相关信息。这份列表具有如下特点：
▶ 信息全面
榜单收录了大模型 发布日期、机构、语言、参数量 等信息，并提供 文档、参数、代码、API 链接。
▶ 筛选快捷
榜单支持通过 机构、语言、领域 等标签进行模型筛选，方便用户快速查看某一特定语言、特定机构、特定领域相关的模型。
▶ 关注开源
榜单整理了大模型的 参数、代码、API 开源链接，方便用户快速查找使用并体验大模型能力。
大模型长廊中提供了大模型信息相关统计图表。通过公开信息，我们可以从中观察大模型的发展趋势并得到很多有趣的结论（分析仅限于已收录数据）。
在这张大模型趋势图中可以看出，英文文本模型仍占据主流，中文文本模型比英文文本模型出现稍晚，但在各数量级都有相应的中文文本模型推出。在图中也可以看出，2017 年最早的“大模型” Sparsely-Gate MoE，以及目前最大的 10 万亿参数模型 M6-10T。
在不同组织发布的模型数量统计图中，我们可以看到 Google 一骑绝尘，推出了 20 余个大模型，Meta 和 清华大学 紧随其后。在模型数方面，国内外各组织仍大体上旗鼓相当。
而对于所有发布模型的参数量总和，我们能够发现前十名的机构中 阿里、BAAI、鹏城实验室、百度 分列第一、第三、第九、第十位，在总参数量上国内机构稍落后于国外。
BMList 提供了非常简单的方式来增加新的模型。我们约定了一个简单的模型选择规则：
▶ 01 模型参数需大于 10亿（即大于 1B 参数）
▶ 02 模型已通过论文、博客或新闻 公开发布
参考 贡献指南：
您只需要提交一份以大模型名为文件名的 yaml 文件到 big_models 文件夹即可，PR 通过后，大模型榜单和大模型长廊将会自动更新。
除了增加新模型，如果您对 数据展示形式、模型信息字段 等内容有新的想法与意见，也非常欢迎在社区提出。除此之外，由于信息来自公开渠道，榜单在收录模型与模型信息等内容上可能会不完全准确，也希望大家能够积极通过 issue 和 PR 提出宝贵意见与建议！
最后，希望 BMList 能够成为大模型时代的 “备忘录”，让我们一起见证大模型时代的进步与发展！
https://www.openbmb.org
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