书生浦语训练营2期-第一节课笔记

信奥赛csp初赛高频考点【位运算】(详细解析) 阅读详情

笔记总结:

    了解大模型的发展方向、本质、以及新一代数据清洗过滤技术、从模型到应用的典型流程、获取数据集的网站、不同微调方式的使用场景和训练数据是什么,以及预训练和微调在训练优势、通信/计算调度、显存管理上的区别。

收获:

     理清了预训练和微调的区别,两者在什么情况下进行。针对我们的业务仍然要基于行业垂直领域进行续训,同时要考虑如何筛选高质量语料数据。

下节课前准备:

      提前看一下一期课程,了解大概需要做什么,同时补充一些相关论文阅读。

秃鹰搜索优化算法(BES)详解:从自然捕食到全局优化 秃鹰搜索优化算法(Bald Eagle Search Optimization Algorithm,BES)是由马来西亚学者Alsattar等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法。该算法灵感来源于秃鹰在自然界中高超的捕食行为,特别是其独特的狩猎策略和卓越的视觉搜索能力,模拟了秃鹰捕食鲑鱼等猎物的完整过程。 阅读详情

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书生浦语训练营2期-第一节课—书生浦语大模型全链路的开源体系

那接下来对于我们的一些开源工具体系做一个简单的介绍,那首先是数据方面,首先是去年已经发布了书生万卷 1.0 这样的一个多模态的数据集,它总数据量其实达到了两个TB,并且它都是符合主流的中国价值宏观的一些中文语料,里面包括有文本式数据、有图像文本的数据,有视频数据。他们其实经过了非常精细化的处理,就依赖实验室这边在整个大模型研发过程当中积累的关于数据的一些理解和经验。那在前不久又发布了书生万卷CC,就这样的一个就开源的数据集,它其实包括了从 2013 年到 2023 年的互联网的公开内容。

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书生浦语训练营2期-第二节课笔记&作业

一个轻量级的开源框架,帮助用户高效构建基于大型语言模型(LLM)的智能代理。它还提供了一些典型的工具来增强LLM的功能。主要特点包括高效的推理引擎支持、对多种代理的支持、极简易的扩展能力以及支持多种LLM,如GPT-3.5/4、LLaMA 2和InternLM等。Lagent的设计旨在提高扩展性和可用性,允许用户通过简单的继承和装饰来创建个性化的工具集,从而使模型到智能代理的转换只需一步操作。此外,Lagent的文档也经过了全面的升级,覆盖了完整的API文档。

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书生浦语大模型全链路开源体系(1)+internLM2技术报告

采用了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等手段,使得训练更加高效。超长的上下文理解能力、综合性能的全面提升、优秀的对话和创作体验、工具调用能力的整体升级、突出的数理能力和实用的数据分析功能。1.3.从模型到应用我们可以根据以下流程来选择适合自己的大模型,书生浦语为我们提供了不同量级的模型:书生万卷CC总数据量400GB,拥有时间跨度长、来源丰富、安全密度高等优点。2.2预训练:2.3微调:增量续训和有监督微调俩种方式。增量续训。

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【InternLM 实战营第二期-笔记1】书生浦语大模型开源体系详细介绍&InternLM2技术报告解读(附相关论文)

书生·浦语大模型全链路开源体系_哔哩哔哩_bilibili自从ChatGPT和GPT-4的出现以来 (OpenAI, 2023),大型语言模型(LLMs)在学术界和工业界迅速走红。训练在数十亿令牌上的模型展现了深刻的情感理解和问题解决能力,引发了人们普遍认为AGI时代即将到来的猜测。尽管如此,开发出与ChatGPT或GPT-4相当能力的模型的道路仍然模糊不清。开源社区正在努力缩小专有LLM与开源模型之间的差距。在过去的一年里,如LLaMA (Touvron et al., 2023a;

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入门岛——L0G1000关 Linux 基础知识作业。

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[InternLM训练营第二期笔记]2. 轻松分钟玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

该系列是上海AI Lab举行的书生 浦语大模型训练营的相关笔记部分。该笔记是第二节课,完成对话、多模态等demo,形成对InternLM的初步了解。

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书生 浦语大模型全链路开源开放体系笔记

书生浦语大模型的开源之路始于去年7月,从7B模型的开源开始,逐步迭代到如今的2.5版本,性能不断提升,甚至在某些方面可以与GPT-4媲美。书生浦语大模型的开源开放体系给我留下了深刻的印象,它不仅仅是一个模型,而是一整套从数据到应用的全链路解决方案。除了不同量级的InternLM模型,书生浦语还提供了针对特定场景的模型,例如InterLM-xComposer多模态模型和InternLM-Math数学模型,进一步扩展了应用范围。书生浦语大模型全链路开源开放体系的不断完善,为AI领域的发展注入了新的活力。

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书生浦语训练营2期-第二节课—书生浦语大模型趣味 Demo笔记及作业

Lagent 是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体(agent)框架,支持用户快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体,并提供了一些典型工具为大语言模型赋能。它的整个框架图如下:

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第二期书生浦语大模型训练营第二次笔记

Lagent 是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体(agent)框架,支持用户快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体,并提供了一些典型工具为大语言模型赋能。它的整个框架图如下:智能体的未来巨大潜能:比尔盖茨深度文章《比尔盖茨:人工智能将彻底改变人们使用电脑的方式并颠覆软件行业》比尔盖茨:人工智能将彻底改变人们使用电脑的方式并颠覆软件行业模型部署方式与上面方法类似。

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书生实战训练营基础岛-书生大模型全链路开源体系

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。

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书生·浦语大模型训练营 第一课 笔记

实验室提出的开源评测体系OpenCompass,是全球领先的评测体系,提供了六大维度和超过80个数据集,以及四十多万道评测题目。5. XTuner支持微调不同任务和兼容不同数据格式,同时支持主流数据集和训练引擎,并支持Llama,Qwen,ChatGLM等模型。3. 中量级模型以20B为代表,参数量为200亿,能够在模型能力和推理代价之间取得平衡,并提供定制高精度模型的规模。4. 重量级模型以123B为代表,参数量达到千亿级,具备强大的性能,包括推理能力、知识能力、理解和对话能力。

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书生浦语大模型实战营

这里要考察业务本身是否需要跟环境进行交互,如果这个业务是需要与环境进行交互的,比如需要调用外部API,或者与已有的数据库进行交互,那么就需要构建一个智能体(Agent),完成相关业务。如果算力足够,可能就需要进行模型的续训,或者全参数的微调,当然,这个花的钱就比较多。如果不是足够复杂,可以直接使用该模型,加上Prompt工程,就可以实现相关的业务;XTuner可以适合不同的生态,支持不同的算法,支持不同的开原生态、不同的加速方式和Nvidia的各级显卡。关注不同维度的能力,特别是专业上的能力。

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书生浦语大模型实战训练营第3期作业(九)

打开 opencompass文件夹下configs/models/hf_internlm/的。# 注意:一定要先 cd /root。

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InternLM春节训练营笔记- L1书生·浦语大模型全链路开源体系

例如:GPT4 已经从语言的模态拓展到了视觉的模态,模型的通用性得到了很大的提升, 更为智能。这也是大模型为什么得到大家关注的原因。大语言模型存在一定的局限性,具体有包括:最新信息和知识的获取,回复的可靠性,数学计算以及工具会有一定的局限,智能体的主要结构为以下,除了LLM部分,还会有Action Executor 以及 Planing&Action。这个可以简单理解为:你现在有一个有你想要的能力的模型了,但是是否还需要有一些基于业务的其他要求(是不是还需要一些外在的东西,介入最终模型返回给你的结果)

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书生浦语实战训练营——L2G1000-OpenCompass 评测书生大模型实践

评测一下论文分类比赛的数据,是A榜测试数据,将其放在位置在configs文件夹下创建eval_tutorial_demo2.py# 配置模型models = [dict(path='intern-s1', # 明确模型名称key='sk-xxxx', # 你的API密钥openai_api_base='https://chat.intern-ai.org.cn/api/v1', # API地址。

weixin_63866037的博客 457

书生·浦语训练营二期第一次笔记

先前的评测方案是做多选题,模型可能存在猜测的因素。而循环评测是对选项进行轮换,只有在能够答对所有轮换的选项后才能说明它的回答是正确的。我们能利用书生·浦语的框架,完整的开发属于自己的大模型应用。相对于第一期,InternLM2增加了Lagent和AgentLego。InternLM2:在Base基础上,在多个能力进行了强化,更优秀的基座模型。InternLM2-Chat:在Base基础上,再经过SFT和RLHF对齐后的对话模型。InternLM2-Base:高质量、强可塑性的基座模型。

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ColorKin
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