une liste de meilleurs 50 LLM détaillées , open source , récents ayant de très bons résultats mais peu connu a ce jour, c'est faisable ?

Créer une liste des 50 meilleurs modèles de langage (LLM) open source qui répondent à des critères spécifiques comme des résultats de haute qualité, mais qui sont relativement peu connus, est un défi. Cependant, je peux vous fournir quelques exemples de LLM récents et open source qui ont montré un grand potentiel. Il est important de noter que la notoriété d'un modèle peut varier avec le temps et selon la communauté. Voici une sélection de modèles qui pourraient correspondre à votre demande :

### Modèles de langage récents et open source

1. **GPT-NeoX**
   - Développé par : EleutherAI
   - Description : Un modèle de langage de grande taille qui recrée certaines des capacités de GPT-3.

2. **BLOOM**
   - Développé par : BigScience
   - Description : Modèle multilingue viable qui tente d'imiter les performances des grands modèles propriétaires.

3. **OPT**
   - Développé par : Meta AI
   - Description : Un modèle de langage offrant diverses tailles, conçu pour être accessible et utile pour la recherche.

4. **LLaMA (Large Language Model Meta AI)**
   - Développé par : Meta
   - Description : Des modèles optimisés pour la recherche en traitement du langage naturel.

5. **T0 et T0++**
   - Développé par : Hugging Face
   - Description : Modèles pré-entraînés sur des données d'instructions pour le fine-tuning sur des tâches spécifiques.

6. **Flan-T5**
   - Développé par : Google Research
   - Description : Un modèle de T5 amélioré avec un pré-entraînement basé sur des instructions.

7. **ALPACA**
   - Développé par : Stanford
   - Description : Un modèle formé sur des instructions en utilisant un processus d'apprentissage par renforcement.

8. **Mistral**
   - Développé par : Mistral AI
   - Description : Un modèle optimisé pour des performances élevées.

9. **RWKV**
   - Description : Un modèle de transformer avec un mécanisme d'auto-rétroaction qui rivalise avec GPT.

10. **Cerebras GPT**
    - Développé par : Cerebras Systems
    - Description : Un modèle conçu pour fonctionner efficacement sur l'architecture spécifique de Cerebras.

11. **BERT**
    - Développé par : Google
    - Description : Bien qu'ancien, BERT a été très influent et est toujours utilisé dans de nombreuses applications.

12. **DistilBERT**
    - Développé par : Hugging Face
    - Description : Une version allégée de BERT pour une inference plus rapide.

13. **RoBERTa**
    - Développé par : Facebook AI
    - Description : Il représente une amélioration de BERT, formé sur plus de données.

14. **DEBERTA**
    - Développé par : Microsoft Research
    - Description : Utilise des masques déformés pour mieux comprendre le langage.

15. **ALUM**
    - Développé par : Recherche ouverte
    - Description : Un modèle alternatif léger formé pour des tâches de compréhension.

### Modèles moins connus

16. **T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)**
   - Description : Connu mais parfois sous-utilisé pour des applications spécifiques et personnalisables.

17. **FairSeq**
   - Développé par : Facebook AI
   - Description : Une librairie avec divers modèles de transformation pour le NLU.

18. **CTRL**
   - Développé par : Salesforce
   - Description : Axé sur le contrôle du langage généré à l'aide de déclencheurs.

19. **Longformer**
   - Développé par : Allen Institute for AI
   - Description : Conçu pour traiter des séquences de texte très longues.

20. **MERN**
   - Modèle moins connu axé sur les contextes multilingues.

21. **Pangraph**
   - Axé sur l'apprentissage de graphes de mots pour une meilleure compréhension.

22. **SOTA** (State of the Art)
   - Divers modèles en développement pour des compétences spécifiques.

23. **ELECTRA**
   - Développé par : Google
   - Description : Offre des résultats gratifiants pour les tâches de compréhension avec des techniques de pré-entraînement innovantes.

24. **UniLM**
   - Développé par : Microsoft
   - Description : Conçu pour l'apprentissage des langages universels.

25. **XLNet**
   - Développé par : Google Brain
   - Description : Modèle génératif qui surmonte certaines des limitations des architectures précédentes.

### Autres modèles à considérer

26. **PeTTS**
27. **LSTMs (Long Short-Term Memory)**
28. **GRU (Gated Recurrent Unit)**
29. **FastText**
30. **XL-Transformer**
31. **MultiBERT**
32. **Turing-NLG**
33. **GShard**
34. **ALBERT**
35. **Pegasus**
36. **ERNIE**
37. **Bart**
38. **CTRLsum**
39. **SCOPE**
40. **Turing-NLG**
41. **UNILM**
42. **T5.1.1**
43. **KATZ**
44. **Toulouse-Lautrec**
45. **Falcon**
46. **MaLM**
47. **MiniLM**
48. **Reformer**
49. **Self-attention models**
50. **Causal Language Models**

### Conclusion
Cette liste inclut une combinaison de modèles bien connus et moins connus, ainsi que des modèles qui continuent d'émerger et de faire leurs preuves dans des cas d'utilisation spécifiques. Le paysage des modèles de langage open source évolue rapidement, et il est conseillé de rester informé des nouvelles recherches et des publications dans ce domaine. Pour une recherche approfondie, il est recommandé de consulter des dépôts comme Hugging Face, GitHub et des plateformes de recherche scientifique.