主要观点：大型语言模型已从研究实验室进入全球公司日常工作流，开源模型如 Meta 的 LLaMA、Mistral AI 的 Mistral 和 Google 的 Gemma 兴起，本文对这三种模型进行比较分析。
关键信息：

• 三种模型的特点：LLaMA 2 可扩展、多语言支持；Mistral 小而高效、处理速度快；Gemma 指令跟随和语言理解能力强。
• 模型架构差异：如 LLaMA 2 的 RMSNorm、RoPE 等；Mistral 的滑动窗口注意力等；Gemma 的特定训练方式。
• 基准测试设置及结果：在不同任务上的推理速度等。
• 精细调优和定制选项：支持多种现代技术，适用于不同企业用例。
• 指令跟随和可靠性表现：各有优势，Gemma 在一致性和格式化方面有优势。
• 生态系统支持和工具：各有特点，如 ONNX 支持情况等。
• 示例部署栈：以法律助理聊天机器人为例说明模型选择和部署。
• 不同模型适合的用例：实时聊天bots 选 Mistral，指令跟随选 Gemma 等。
  重要细节：
• 测试使用 NVIDIA A100 80GB GPU、Hugging Face Transformers + vLLM 等。
• 列举了多种企业用例，如法律、医疗、零售等。
• 提供了进一步探索的资源，如 Hugging Face Model Hub 等。