书生·浦语大模型全链路开源体系

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
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#语言模型 #人工智能

本文详细介绍了书生·浦语大模型的开源历程，包括数据开源、预训练、微调、评测和部署在内的六个开源体系，展示了从模型训练到应用的全过程.

全链路开源开放体系

大模型成为热点

书生·浦语大模型的开源历程

书生·浦语大模型的三个系列

模型训练到应用pipeline

开源体系一：数据开源

开源体系二：预训练

开源体系三：微调

开源体系四：评测

开源体系五：部署

开源体系六：应用

书生大模型全链路开源体系
weixin_46836850的博客
07-25 1879
2023年6月7日InternLM千亿参数语言大模型发布。2023年7月6日，InternLM千亿参数大模型全面升级，支持8K语境、26种语言，并全面开源，免费商用。2023年8月14日，书生万卷1.0多模态预训练语料库开源发布。2023年8月21日，升级版对话模型InternLM-Chat-7B v1.1发布，同时开源智能体框架Lagent，支持从语言模型到智能体升级转换。2023年8月28日，InternLM千亿参数模型参数量升级到123B。
书生·浦语大模型全链路开源体系介绍
2401_85373396的博客
06-03 1224
随着人工智能技术的迅猛发展，大模型技术已成为当今人工智能领域的热门话题。2022 年 11 月 30 日，美国 OpenAI 公司发布了 ChatGPT 通用型对话系统并引发了全球 的极大关注，上线仅 60 天月活用户数便超过 1 亿，成为历史上用户增长最快的互联网 应用产品。2023 年 3 月 14 日，OpenAI 公司再次发布了升级版模型 GPT-4 又展现 出了更高阶的能力，再一次实现了技术飞跃，并在全球范围掀起大模型发展浪潮。
书生浦语大模型全链路开源体系学习-L1
weixin_57128596的博客
07-18 569
对数据集的评测采用了更加准确的循环评测策略，比如：有些测试集它的选项是A、B、C、D，那么大模型就有猜测的因素导致对模型真实能力分析有影响。这些精度会影响模型的计算效率，内存占用、以及最终的精度。，它是模型理解上下文的一种方式，它需要记住（缓存）之前看到的词（k代表key，v代表value）。模型在生成下一个字符（token）时，会依赖之前生成的token，就像写故事一样，下一个plot依赖于之前的情节。与编码器不同的是，它的自注意力会屏蔽掉未来尚未生成的词，意思就是说主要用于token的生成当中，模型。
书生浦语大模型全链路开源体系
Andytl的博客
01-03 598
人工智能已从专用模型向大模型发展，专用模型是针对特定任务，一个模型解决一个问题。通用大模型是一个模型应对多种任务，多种模态。目前上海人工智能实验室发布的InternLM大语言模型可分为轻量级InternLM-7B，中量级InternLM-20B，重量级InternLM-123B（千亿级），均为开源可商用。AgentLego，多模态智能体工具箱，Lagent是提供智能体框架，而AgentLego是提供工具。LMDeploy，大模型部署方案，提供模型轻量化、推理和服务，与OpenAI接口兼容，方便迁移；
1.书生浦语大模型全链路开源体系
qq_47910543的博客
03-31 451
本次课程为第一次课程，对大语言模型的作用及训练流程进行了一个大致的介绍。
书生 浦语大模型全链路开源体系
han____shuai的专栏
03-30 717
书生 浦语 2.0体系，面向不同的使用需求，每个规格包含三个模型版本，（7B、20B）InternLM2-Base、InternLM2、InternLM2-Chat。大模型是回归语言建模的本质。采用了新一代的清洗过滤技术，例如，多维度数据价值评估，高质量语料驱动的数据富集，有针对性的数据补齐。书生大模型可以借助代码解释器来解答数学题和作数据分析的工作。全链路开放体系，包含预训练和有监督微调，导入专业知识。书生大模型开源了收集的数据集。书生 浦语大模型的开源历程。性能比肩GPT3.5。书生也开放了评测体系。
01 书生·浦语大模型全链路开源体系
Wzxdecsdn的博客
01-04 780
书生·浦语大模型全链路开源体系简介
学习笔记～书生浦语大模型全链路开源体系
m0_68405343的博客
05-21 485
从模型到应用，1.选模型2.业务场景3.模型微调4，算力评估5，模型是否需要做交互6，构建智能体7，模型评测，部署和上线。书生浦语大模型InterLM2千亿参数大模型，书生万卷1.0，了解书生整个开源历程。大模型成为发展通用人工智能的重要途径，专用模型到通用模型的发展转变趋势。超长上下文，优秀对话和创作体验 工具调用能力整体升级 突出的数理能力。代码解释器提升其算学能力，模型的实用数据分析功能，使用机器学习的算法。举例：模型作为AI助手，人文关怀的对话 想象力的创作。1，新一代数据清洗过滤技术。
InternLM大模型实战-1.书生浦语大模型全链路开源体系
raw_inputhello的博客
02-09 1062
本系列文章是参与书生浦语全链路开源体系学习的笔记文章。B站视频教程地址：# 笔记正文## 大模型成为热门关键词LLM受到高关注，因为大模型成为发展通用人工只能的重要途经。专用模型：针对特定任务，一个模型解决一个问题。通用大模型：一个模型应对多种任务、多种模态。书生·浦语全链路开源体系是一个全面、多元化的项目，涵盖了从数据、预训练到微调、部署等多个环节。
【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（一）：全链路开源体系介绍
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-31 2238
本文为实战营第一次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分从书生·浦语大模型发展、分类、组成进行详细介绍，方便大家理解。第二部分为对 InternLM2技术报告解读，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！
基础岛 - 书生·浦语大模型全链路开源开放体系
纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行
08-06 728
书生·浦语大模型全链路开源开放体系
【第1节】书生·浦语大模型全链路开源开放体系
熊猫小妖的AI世界
04-17 1862
书生·浦语 InternLM介绍InternLM 是在过万亿 token 数据上训练的多语千亿参数基座模型。通过多阶段的渐进式训练，InternLM 基座模型具有较高的知识水平，在中英文阅读理解、推理任务等需要较强思维能力的场景下性能优秀，在多种面向人类设计的综合性考试中表现突出。在此基础上，通过高质量的人类标注对话数据结合 RLHF 等技术，使得 InternLM 可以在与人类对话时响应复杂指令，并且表现出符合人类道德与价值观的回复。
大模型实战营Day1 书生·浦语大模型全链路开源体系
m0_72806612的博客
01-05 765
第一天学习内容的讲授者为陈恺，是上海人工智能实验室的大牛，毕业于我大清。大模型使得传统对于特定任务，一个模型解决一个问题的方式有了重大突破和改变。本篇为笔者参加实战营第一天的学习笔记，后续会持续更新。主打的是一手参数量很小，但是性能在一些测试集上很高。本次课程的核心内容到此告一段落。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
最新发布
ouliten的博客
12-02 396
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1330
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1845
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1524
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1019
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
书生浦语大模型
03-26
### 关于书生·浦语大模型 书生·浦语是由上海人工智能实验室推出的大规模预训练语言模型，其设计目标是在多个自然语言处理任务上表现出卓越性能的同时保持高效性和易用性[^1]。该模型不仅支持多种应用场景下的开箱即用功能，还提供了灵活的微调能力以适应特定需求。 #### 模型使用方法 为了使用书生·浦语大模型，可以通过指定 `local_llm_path` 参数加载本地已有的模型文件或者通过提供 Hugging Face 平台上的模型名称来自动下载并加载远程模型。例如可以使用的模型名有 `"internlm/internlm2-chat-7b"` 或者 `"internlm/internlm2-chat-20b"` 等。此外，在实际部署前需确保设置合理的参数如 `local_llm_max_text_length` 来控制输入的最大长度以便优化运行效率和效果。 对于初次使用者来说，准备环境的第一步可能涉及创建目录结构以及复制预先获取到的模型仓库至相应位置的操作命令如下所示： ```bash mkdir -p /root/model/Shanghai_AI_Laboratory && \ cp -r /root/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b /root/model/Shanghai_AI_Laboratory/ ``` 上述脚本片段展示了如何构建存储路径并将 internlm-chat-7b 版本的具体实现迁移过去的过程[^2]。 #### 微调与扩展支持 值得一提的是，除了基础的服务外，书生·浦语也兼容其他主流框架内的调整流程和技术方案，比如但不限于 InternLM, Llama, Qwen (通义千问), BaiChuan 及 ChatGLM 这些知名系列的产品线均被纳入考虑范围之内；并且能够很好地融入像 HuggingFace 和 ModelScope 那样的开放生态系统之中去寻找更多可能性[^3]。 另外值得注意的一点在于围绕着这些先进工具所建立起来的标准评估机制同样值得称赞——它由国内权威机构主导制定而成，并得到了国际巨头 Meta 的正式背书成为唯一推荐给用户的本土化考核标准之一，涵盖了上百套测试集合总计五十多万道试题用于全面衡量各项指标表现情况[^4]。 ### 提供的相关资源链接 虽然这里无法直接给出具体的文档地址或安装包下载连接，但是可以根据前面提到的信息自行前往官方网站查询最新版本资料详情页面获取进一步指导说明材料。
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