书生大模型全链路开源体系

一、书生•浦语大模型

1. 背景

2. 开源历程

二、 书生•浦语 2.0（InternLM2）的主要亮点

1. 超长上下文

2. 综合性能全面提升

3. 优秀的对话和创作体验

4. 工具调用能力整体升级

5. 突出的数理能力和使用的数据分析功能

 

三、书生•浦语全链条开源开放体系

1. 数据集：书生万卷丰富多样的开放数据

2. 预训练：InternLM-Train只需修改配置文件，即可实现不同模型、不同数据集下的训练

3. 微调框架：XTuner内置Lora、QLora等多种微调算法

4. 评测工具：OpenCompass全面的评测体系

 

 

 

 

 

5. 部署工具：LMDeploy支持高效部署，内置INT4、INT8量化实现

6. 智能体框架：Lagent支持多种类型的智能体能力、灵活支持多种大语言模型

InternLM2的发布，不仅代表了开源社区在大型语言模型领域的重大突破，也为研究者和开发者提供了一个高性能、多用途的工具箱，推动了自然语言处理技术的发展。通过对高质量多样数据的精心准备、创新的预训练策略及有效的数据管理，InternLM2在多个维度展现了卓越性能，为迈向通用人工智能的道路提供了坚实的基础