其他LLM模型與框架

除了 Hugging Face 提供的 Transformers ，全球還有許多其他 LLM（大型語言模型）模組與框架，每個都有不同的特點和應用場景

📘知名 LLM（大型語言模型）

📌OpenAI GPT 系列（GPT-3.5 / GPT-4 / GPT-4-Turbo）

由 OpenAI 開發，GPT-4 是目前最先進的商業 LLM，並提供 ChatGPT API，可用於對話、內容創作、程式碼生成等等

API 使用範例（Python）

import openai
openai.api_key = "你的 API 金鑰"
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "請解釋量子物理"}]
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])

📌Google Gemini（PaLM 系列）

由 Google DeepMind 開發，PaLM 2 是 Google Bard 基礎模型，Gemini 1.5 是最新版本，提供強大的多模態能力。例如:處理文本、圖像、音訊等等，可透過 Google AI Studio 使用 API

🔹 官網：Google Gemini

📌Meta LLaMA（LLaMA 2 / LLaMA 3）

Meta（Facebook）開源的 LLM，提供 7B、13B、65B 參數版本，主要用於開放社群的 AI 研究，可在 Hugging Face 下載

下載 LLaMA 2 模型（Hugging Face）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer  
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b")

🔹 開源頁面：LLaMA 2 on Hugging Face

📌 Mistral AI（Mistral 7B / Mixtral）

Mistral AI 是法國的 AI 研究機構，推出了 Mistral 7B 和 Mixtral 8x7B（類似 GPT-4）
Mixtral 採用「Mixture of Experts（MoE）」架構，提高效能與效率

開源模型下載（Hugging Face）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer  
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B")

🔹 開源頁面：Mistral AI on Hugging Face

📌Anthropic Claude（Claude 2 / Claude 3）

由 Anthropic 公司開發，強調「AI 安全性」和「對齊性」Claude 3 擁有強大推理能力，適用於對話應用。目前主要透過 Anthropic API 使用（需申請 API 金鑰）

🔹 官網：Anthropic Claude

📌BLOOM（BigScience）

由 BigScience 社群開發，第一個真正開放的 GPT-3 級 LLM，提供 176B 參數版本，可在 Hugging Face 下載並運行

使用範例

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer  
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bigscience/bloom")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bigscience/bloom")

🔹 開源頁面：BLOOM on Hugging Face

📌Falcon（Falcon 40B / Falcon 180B）

由阿布達比科技研究所（TII）開發，適合開源 NLP 應用，Falcon 180B 是全球最大開源 LLM 之一

🔹 開源頁面：Falcon on Hugging Face

📒LLM訓練與微調框架

✏️Hugging Face Transformers

最流行的 LLM 框架，支援 GPT、BERT、LLaMA、T5 等等，適合微調（Fine-Tuning）和推理（Inference）

🔹 官網：Hugging Face

✏️DeepSpeed（微軟）

微軟開發的 LLM 加速工具，提升訓練效率，適合大規模 LLM（例如:GPT-4、LLaMA 2）

🔹 開源頁面：DeepSpeed

✏️Megatron-LM（NVIDIA）

NVIDIA 開發的 LLM 訓練框架，用大規模分佈式訓練，可訓練數千億參數的 LLM（例如:GPT-4 級別）

🔹 開源頁面：Megatron-LM

✏️Colossal-AI（華人團隊開發）

開源 LLM 訓練框架，支援混合精度訓練與記憶體優化，由 HPC-AI Tech 團隊開發

🔹 開源頁面：Colossal-AI

3. LLM 部署與 API 平台

結論 哪個 LLM 適合你？

• 如果想用最強 LLM → GPT-4、Gemini 1.5、Claude 3（商業 API）
• 如果想用開源模型 → LLaMA 2、Mistral 7B、BLOOM（Hugging Face 可下載）
• 如果想要自己訓練模型 → Megatron-LM、DeepSpeed、Colossal-AI（適合大規模 LLM 訓練）
• 如果想微調（Fine-Tuning）現有LLM → Hugging Face Transformers（最簡單易用）