APIPark 对比 Galactica

APIPark 是一个开源的大型语言模型（LLM）网关和 API 开发者门户，面向需要统一调用、管理和计费 AI 模型及内部 API 的企业。它通过一个兼容 OpenAI 的单一端点路由访问 200 多个大型语言模型，避免团队为每个新增模型单独集成供应商 SDK。

大多数 API 网关仅转发请求，而 APIPark 还将模型和 API 视为可交易资产。它集成了统一认证、审批流程、充值计费、多级分销和利润报告，帮助平台团队在无需构建独立市场架构的情况下销售剩余模型容量或打包业务 API。

平台工程师和 AI 团队可在生产流量到达上游模型前设置每租户配额、速率限制和数据屏蔽规则。API 管理员则拥有发布 API、跟踪使用情况和审批访问请求的门户。社区版涵盖核心网关和门户功能；企业版增加高级治理、运行时统计和高级支持。

五个从125M到120B参数的开放权重检查点，为研究人员提供了一个科学训练的语言模型，该模型基于1060亿个精心策划的标记，涵盖4800万篇论文、教科书、百科全书和知识库。Galactica在一个仅解码器的Transformer架构内存储、组合并推理多种模态，包括LaTeX、Python代码、SMILES公式和氨基酸序列。Meta的Papers with Code团队开源了权重，供希望研究语言模型如何组织科学知识的研究人员使用。

通用大型语言模型训练于广泛的网络爬取数据，其中社交聊天可能占据标记预算的主导。Galactica仅使用经过策划的开放获取科学资源，论文认为这使其能够进行多轮训练而不过拟合。Meta在2022年11月发布后三天内移除了公共网络演示，因为批评者展示了自信但伪造的引用和方程，因此今天你可以从Hugging Face下载检查点，而不是通过托管界面聊天。

机器学习研究人员可以复现arXiv论文中的基准数字，包括PubMedQA的77.6%和MedMCQA开发集的52.9%。计算生物学家和化学家可以通过Galactica专门为氨基酸序列和SMILES字符串设计的标记测试蛋白质注释和分子任务。研究生在探索科学问答、引用预测或数学文字题时，可以尝试高达1200亿参数的模型，而无需从零开始训练。