本文介绍了书生浦语大模型的最新2.0版本，强调了其在性能提升和应用场景支持上的优势。文章详细阐述了InternLM2的特点，以及从模型选择到应用的典型流程，包括开源的预训练、微调、部署和评测工具。
本期介绍了书生浦语大模型相关的全链路开源体系。讲述老师为上海人工智能实验室的青年科学家 陈恺。
一.大模型成为发展通用人工智能的重要途径：（如图所示）
二.书生浦语2.0的体系
1.7B:为轻量级的研究和应用提供了模型 ；
20B:模型的综合性更为强劲，可支持更复杂的应用场景
两种模型都包含了InternLM2-Base,InternLM2,InternLM2-Chat
2.InternLM2的主要亮点是什么呢？
3.既然是2.0，那么在性能方面肯定也有所提升，其中在推理，数学，代码等方面的能力提升尤为显著，综合性能达到同量级开源模型的领先水平，在重点能力评测上InternLM2-Chat-20B甚至可以达到比肩ChatGPT（GPT-3.5)的水平
4.工具调用能力升级
（1）强大的内生计算能，（高准确率，复杂运算求和）
通过代
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