推荐3款Github上开源的大模型，非常惊艳

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）正成为推动技术进步的关键力量。
最近，几个值得关注的开源项目以其创新性和实用性引起了业界的广泛兴趣。在这里，七夜给大家分享一下。

Meta Llama 3

Meta公司的最新力作，Llama 3模型，是一个在数据量、推理能力、训练效率和模型规模上都有显著提升的语言模型。它不仅训练了超过Llama 2模型7倍的数据，还在推理和代码生成能力上进行了增强。

Llama 3的模型大小从8B到70B不等，满足了不同需求的定制化服务。Meta还提供了详细的下载和快速入门指南，使得用户可以轻松地在本地运行模型。此外，Llama 3支持模型并行，允许不同大小的模型适应不同的并行计算需求。

Meta的这一举措，无疑为研究人员和商业实体提供了一个开放、协作的平台，以促进负责任的AI创新。

开源地址：https://github.com/meta-llama/llama3

MaxKB

MaxKB：由1Panel-dev团队开发的MaxKB，是一个即用型的知识库问答系统，它通过支持文档上传和在线爬虫，实现了文本的自动拆分和向量化，为用户提供了流畅的智能问答体验。

MaxKB的另一个显著特点是其无缝嵌入能力，它可以快速集成到第三方业务系统中，无需复杂的编码工作。

此外，MaxKB支持多种主流的大型模型，包括本地私有模型和云服务模型，这使得企业能够根据自己的需求灵活选择和部署。MaxKB的开源，为构建企业智能知识库提供了一个高效、灵活的解决方案。

开源地址：https://github.com/1Panel-dev/MaxKB

RAGFlow

RAGFlow：由infiniflow团队开源的RAGFlow，是一个基于深度文档理解的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。它通过结合LLM，为企业提供了一个简化的RAG工作流程，以支持复杂的数据检索和生成任务。

RAGFlow的关键特性包括高质量的数据输入输出、模板化的文本分块、基于引用的生成、对多种数据源的兼容性，以及自动化的RAG工作流。

这些特性使得RAGFlow能够从非结构化数据中提取深度知识，同时减少生成内容的幻觉成分，提供有根据的引用和答案。RAGFlow的开源，为需要处理大量复杂数据的企业提供了一个强大的工具，同时也为RAG技术的研究和应用提供了新的可能性。

开源地址：https://github.com/infiniflow/ragflow