Apertus是由瑞士联邦理工学院（EPFL）、苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和瑞士国家超级计算中心（CSCS）联合开发的首个完全开源的大语言模型。
1. 主要功能
多语言处理：Apertus能够处理超过1000种语言，其中40%的数据来自非英语语言，这使其在语言覆盖范围上比许多商业对手更加多样化。
模型版本选择：提供两个版本，一个是参数量为80亿，适合个人用户和轻量级应用；另一个是700亿参数，专为复杂场景设计。
广泛的应用场景：可用于研究、教育、翻译、聊天机器人以及企业内部培训工具等多种场景。
2. 技术原理
训练数据：训练数据规模达到15万亿tokens，数据来源广泛且公开，并且在数据爬取过程中会尊重网站的机器可读“拒绝爬取”请求。
训练平台：依托瑞士的“Alps”超级计算机，配备了超过1万颗NVIDIA Grace Hopper GPU，使用可再生能源进行训练。
开源特性：整个开发过程，包括架构、模型权重、训练数据和训练流程等信息公开，采用宽松的开源许可证。
3. 应用场景
研究与教育：为研究人员和教育工作者提供了一个强大的工具，可用于开发教育工具、进行语言研究等。
翻译与语言服务：由于其多语言处理能力，可用于开发翻译系统，提供更准确的翻译服务。
企业应用：企业可以利用Apertus开发内部培训工具、客户服务聊天机器人等。
4. 使用方法
获取模型：用户可以通过瑞士电信（Swisscom）或Hugging Face平台获取Apertus模型。
部署方式：支持通过Transformers、vLLM或SGLang等最新版本进行部署。
二次开发：科研人员、AI爱好者及企业均可基于该模型进行二次开发，定制特定功能。
5. 适用人群
研究人员：可以利用Apertus进行语言模型相关的研究。
开发者：可以基于Apertus开发各种应用，如聊天机器人、翻译系统等。
企业用户：特别是那些需要遵守严格数据保护法规的企业，如瑞士的金融行业。
6. 优缺点介绍
优点：
开源透明：完全开源，包括训练过程、源代码和数据集，用户可以查看和使用。
多语言支持：覆盖超过1000种语言，对多语言包容性强。
合规性：遵循瑞士数据保护法与版权法，适用于希望遵守欧洲法规的企业。
缺点：
使用门槛：虽然开源，但设置和部署需要一定的技术知识。
性能限制：与一些商业模型相比，可能在某些特定任务上的性能稍逊一筹。
分类标签：人工智能、开源软件、语言模型、多语言处理、研究工具、教育工具
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