10 mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nguồn mở hàng đầu cho năm 2025

Thứ hai - 06/10/2025 06:05

https://www.geeksforgeeks.org/artificial-intelligence/top-10-open-source-llm-models/

Top 10 open source LLMs for 2025

Theo: https://www.instaclustr.com/education/open-source-ai/top-10-open-source-llms-for-2025/

Mô hình Ngôn ngữ Lớn - LLM (Large Language Model) là mô hình máy học có thể hiểu được và tạo ra ngôn ngữ con người dựa vào các tập dữ liệu phạm vi rộng.

LLM nguồn mở là gì?

Mô hình Ngôn ngữ Lớn - LLM (Large Language Model) là mô hình máy học có thể hiểu được và tạo ra ngôn ngữ con người dựa vào các tập dữ liệu phạm vi rộng. Không giống như các mô hình độc quyền được các công ty phát triển như OpenAI và Google, LLM nguồn mở được cấp phép để bất kỳ ai sử dụng, chỉnh sửa và phân phối miễn phí. Chúng cung cấp tính minh bạch và linh hoạt, điều có thể đặc biệt hữu ích cho nghiên cứu, phát triển, và tùy biến trong các ứng dụng khác nhau.

Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể truy cập mã nguồn, cơ chế đào tạo và bộ dữ liệu cơ bản, cho phép họ hiểu sâu sắc và cải thiện các mô hình này. Tính mở này thúc đẩy cách tiếp cận đổi mới dựa trên cộng đồng, có thể dẫn đến những tiến bộ nhanh chóng mà các mô hình nguồn đóng không thể thực hiện được.

Đây là một phần của loạt các bài về AI nguồn mở.

LLM nguồn mở so với nguồn đóng

Các LLM nguồn mở là hoàn toàn truy cập được đối với bất kỳ ai để sử dụng, chỉnh sửa, và phân phối (dù một số mô hình đòi hỏi sự cho phép trước để sử dụng, và một số có thể hạn chế sử dụng thương mại đối với mô hình). Tính minh bạch này cho phép tùy chỉnh và kiểm tra tăng cường, cho phép người dùng tùy chỉnh các mô hình cho các nhu cầu của họ. Các mô hình nguồn mở cung cấp nhiều quyền tự do hơn, thường yêu cầu ít đầu tư tài chính hơn và cho phép người dùng giảm thiểu rủi ro bị khóa trói vào nhà cung cấp.

Các LLM nguồn đóng là độc quyền, với quyền truy cập mở bị hạn chế tới mã nguồn, các phương pháp đào tạo, và tập dữ liệu, hạn chế sự kiểm soát và tùy chỉnh của người dùng. Các LLM nguồn đóng thường cung cấp hiệu suất và khả năng được cải thiện nhờ nguồn lực đáng kể được đầu tư bởi những người sáng tạo ra chúng. Tuy nhiên, điều này cũng đi kèm với một cái giá - cả nghĩa đen lẫn nghĩa bóng. Các mô hình thương mại thường được định giá theo token, điều này có thể đáng kể khi sử dụng trên quy mô lớn, và người dùng phụ thuộc vào nhà cung cấp để cập nhật và hỗ trợ.

Lợi ích của việc sử dụng LLM nguồn mở

Các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở mang lại một số lợi ích:

Tăng cường bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: Người dùng có toàn quyền kiểm soát dữ liệu được xử lý bởi các mô hình này, loại bỏ lo ngại về việc truy cập của bên thứ ba hoặc xử lý dữ liệu sai. Các tổ chức có thể triển khai LLM nguồn mở trên cơ sở hạ tầng riêng của mình, đảm bảo thông tin nhạy cảm được bảo mật nội bộ và tuân thủ các yêu cầu bảo vệ dữ liệu.
Tiết kiệm chi phí và giảm sự phụ thuộc vào nhà cung cấp: Vì mã và mô hình được cung cấp miễn phí, các tổ chức tiết kiệm được chi phí trả tiền theo mức sử dụng và phí cấp phép, đồng thời có thể phân bổ nguồn lực để tùy chỉnh và tối ưu hóa các mô hình nhằm đáp ứng nhu cầu của mình. Họ cũng có thể tránh được các tình huống bị ràng buộc với nhà cung cấp, trong đó họ bị ràng buộc với một nhà cung cấp cụ thể để cập nhật, hỗ trợ và phát triển trong tương lai.
Minh bạch mã: Người dùng có toàn quyền xem xét kiến trúc, dữ liệu đào tạo và thuật toán của mô hình. Tính minh bạch này thúc đẩy sự tin tưởng và cho phép kiểm tra chi tiết để đảm bảo tính toàn vẹn và hiệu suất của mô hình. Các nhà phát triển có thể sửa đổi mã để sửa lỗi hoặc cải thiện các tính năng.
Tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ: Các tổ chức có thể tinh chỉnh mô hình để phù hợp hơn với yêu cầu của mình, từ việc điều chỉnh quy trình đào tạo đến việc tích hợp kiến thức chuyên ngành. Với các mô hình nguồn đóng, việc tùy chỉnh thường bị hạn chế và có thể yêu cầu các quyền đặc biệt cũng như chi phí bổ sung.

NetApp Instaclustr: Nâng cao năng lực cho các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở

Các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở đã cách mạng hóa các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và trí tuệ nhân tạo (AI) bằng cách cho phép tạo văn bản nâng cao, phân tích cảm xúc, dịch ngôn ngữ, v.v. Tuy nhiên, việc đào tạo và triển khai các mô hình này có thể tốn nhiều tài nguyên và phức tạp. NetApp Instaclustr đã hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở, cung cấp cơ sở hạ tầng mạnh mẽ và các dịch vụ được quản lý giúp đơn giản hóa quy trình. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách NetApp Instaclustr hỗ trợ các tổ chức tận dụng toàn bộ tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở.

Việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi tài nguyên tính toán và dung lượng lưu trữ đáng kể. NetApp Instaclustr cung cấp một cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng và hiệu suất cao, có thể đáp ứng các yêu cầu khắt khe của việc đào tạo mô hình. Bằng cách tận dụng khả năng tính toán phân tán và dung lượng lưu trữ do NetApp Instaclustr cung cấp, các tổ chức có thể đào tạo hiệu quả các mô hình ngôn ngữ lớn, giảm thời gian và tài nguyên cần thiết cho quá trình đào tạo.

Sau khi được đào tạo, việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn có thể gặp phải những thách thức do quy mô và yêu cầu về tài nguyên của chúng. NetApp Instaclustr đơn giản hóa quy trình triển khai bằng cách cung cấp các dịch vụ được quản lý, xử lý cơ sở hạ tầng và các khía cạnh vận hành. Dịch vụ này đảm nhiệm việc cung cấp các tài nguyên tính toán cần thiết, quản lý lưu trữ và đảm bảo tính khả dụng cao cũng như khả năng chịu lỗi. Điều này cho phép các tổ chức tập trung vào việc sử dụng các mô hình cho các ứng dụng NLP và AI cụ thể của họ mà không phải chịu gánh nặng quản lý cơ sở hạ tầng cơ bản.

NetApp Instaclustr tận dụng cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng của mình để hỗ trợ việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở. Khi nhu cầu về sức mạnh xử lý và lưu trữ tăng lên, các tổ chức có thể dễ dàng mở rộng hoặc thu hẹp cơ sở hạ tầng của mình để đáp ứng khối lượng công việc. Khả năng mở rộng này đảm bảo hiệu suất tối ưu, cho phép xử lý dữ liệu văn bản hiệu quả và nhanh chóng bằng các mô hình ngôn ngữ lớn.

Các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở thường xử lý dữ liệu nhạy cảm và việc đảm bảo an ninh dữ liệu là rất quan trọng. NetApp Instaclustr ưu tiên bảo mật dữ liệu bằng cách cung cấp các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, bao gồm mã hóa khi lưu trữ và khi truyền tải, kiểm soát truy cập dựa trên vai trò và tích hợp với các nhà cung cấp danh tính. Các tính năng bảo mật này giúp các tổ chức bảo vệ dữ liệu của họ và tuân thủ các quy định của ngành cũng như các tiêu chuẩn về quyền riêng tư.

NetApp Instaclustr cung cấp dịch vụ giám sát và hỗ trợ toàn diện cho các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở. Giải pháp này cung cấp khả năng giám sát theo thời gian thực, cho phép các tổ chức theo dõi hiệu suất và tình trạng hoạt động của các mô hình. Trong trường hợp có bất kỳ vấn đề hoặc lo ngại nào, đội ngũ hỗ trợ của NetApp Instaclustr luôn sẵn sàng hỗ trợ và đảm bảo thời gian ngừng hoạt động ở mức tối thiểu, cho phép các tổ chức duy trì độ tin cậy và tính khả dụng của các mô hình ngôn ngữ.

Việc quản lý cơ sở hạ tầng cho các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở có thể tốn kém. NetApp Instaclustr giúp các tổ chức tối ưu hóa chi phí bằng cách cung cấp các mô hình định giá linh hoạt. Với tùy chọn trả tiền theo nhu cầu, các tổ chức có thể mở rộng tài nguyên dựa trên nhu cầu và chỉ trả tiền cho những gì họ sử dụng. Điều này giúp loại bỏ nhu cầu đầu tư ban đầu và cung cấp khả năng dự đoán chi phí, giúp các tổ chức ở mọi quy mô dễ dàng hơn trong việc tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở.

Để biết thêm thông tin:

CÁC LLM NGUỒN MỞ HÀNG ĐẦU

Large Language Models (LLMs) are machine learning models that can understand and generate human language based on large-scale datasets.

What are open source LLMs?

Large Language Models (LLMs) are machine learning models that can understand and generate human language based on large-scale datasets. Unlike proprietary models developed by companies like OpenAI and Google, open source LLMs are licensed to be freely used, modified, and distributed by anyone. They offer transparency and flexibility, which can be particularly useful for research, development, and customization in various applications.

Researchers and developers can access the underlying code, training mechanisms, and datasets, enabling them to deeply understand and improve these models. This openness fosters a community-driven approach to innovation, which can lead to rapid advancements not possible with closed source models.

This is part of a series of articles about open source AI.

Open source vs closed source LLMs

Open source LLMs are fully accessible for anyone to use, modify, and distribute (although some models require prior approval to use, and some might restrict commercial use of the model). This transparency allows for extensive customization and examination, enabling users to adapt the models to their needs. Open source models offer more freedom, often requiring less financial investment and enabling users to mitigate vendor lock-in risks.

Closed source LLMs are proprietary, with restricted access to the code, training methods, and datasets, limiting user control and customization. Closed source LLMs often provide improved performance and capabilities due to significant resources invested by their creators. However, this comes at a cost—both literally and figuratively. Commercial models are typically priced per token, which can be significant for large-scale usage, and users are dependent on the vendor for updates and support.

Benefits of using open source LLMs

Open source large language models offer several advantages:

Enhanced data security and privacy: Users have full control over the data processed by these models, eliminating concerns of third-party access or data mishandling. Organizations can deploy open source LLMs on their private infrastructure, ensuring sensitive information remains in-house and complies with data protection requirements.
Cost savings and reduced vendor dependency: Since the code and models are freely available, organizations save on pay-per-use and licensing fees and can allocate resources toward customizing and optimizing the models to meet their needs. They can also avoid vendor lock-in scenarios where they are tied to a specific provider for updates, support, and future developments.
Code transparency: Users have full visibility into the model’s architecture, training data, and algorithms. This transparency fosters trust and enables detailed audits to ensure the model’s integrity and performance. Developers can modify the code to fix bugs or improve features.
Language model customization: Organizations can tweak the models to better suit their requirements, from adjusting the training processes to incorporating domain-specific knowledge. With closed source models, customization is often limited and might require special permissions and additional costs.

NetApp Instaclustr: Empowering open source large language models

Open source large language models have revolutionized natural language processing (NLP) and artificial intelligence (AI) applications by enabling advanced text generation, sentiment analysis, language translation, and more. However, training and deploying these models can be resource-intensive and complex. NetApp Instaclustr steps in to support open source large language models, providing a robust infrastructure and managed services that simplify the process. In this article, we will explore how NetApp Instaclustr empowers organizations to leverage the full potential of open source large language models.

Training large language models requires substantial computational resources and storage capacity. NetApp Instaclustr offers a scalable and high-performance infrastructure that can handle the demanding requirements of model training. By leveraging the distributed computing capabilities and storage capacity provided by NetApp Instaclustr, organizations can efficiently train large language models, reducing the time and resources required for the training process.

Once trained, deploying large language models can present challenges due to their size and resource requirements. NetApp Instaclustr simplifies the deployment process by offering managed services that handle the infrastructure and operational aspects. It takes care of provisioning the necessary compute resources, managing storage, and ensuring high availability and fault tolerance. This allows organizations to focus on utilizing the models for their specific NLP and AI applications without the burden of managing the underlying infrastructure.

NetApp Instaclustr leverages its scalable infrastructure to support the deployment of open source large language models. As the demand for processing power and storage increases, organizations can easily scale their infrastructure up or down to accommodate the workload. This scalability ensures optimal performance, enabling efficient and fast processing of text data using large language models.

Open source large language models often deal with sensitive data, and ensuring data security is crucial. NetApp Instaclustr prioritizes data security by providing robust security measures, including encryption at rest and in transit, role-based access control, and integration with identity providers. These security features help organizations protect their data and comply with industry regulations and privacy standards.

NetApp Instaclustr offers comprehensive monitoring and support services for open source large language models. It provides real-time monitoring capabilities, allowing organizations to track the performance and health of their models. In case of any issues or concerns, NetApp Instaclustr’s support team is readily available to provide assistance and ensure minimal downtime, enabling organizations to maintain the reliability and availability of their language models.

Managing the infrastructure for open source large language models can be costly. NetApp Instaclustr helps organizations optimize costs by offering flexible pricing models. With pay-as-you-go options, organizations can scale their resources based on demand and pay only for what they use. This eliminates the need for upfront investments and provides cost predictability, making it more accessible for organizations of all sizes to leverage open source large language models.

For more information: