书生·浦语大模型全链路开源体系

最新推荐文章于 2024-08-06 16:54:41 发布
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#nlp #语言模型

本文探讨了AI技术的发展趋势，从专用模型转向通用大模型，以书生·浦语为例，介绍了其强大的全链条开源开放体系，包括书生·万卷多模态语料库、预训练框架InternLM-Train、微调工具XTuner以及多模态智能体工具箱AgentLego，展示了从模型到应用的全过程和高效的部署工具LMDeploy。

AI发展方向：专用模型-->通用大模型：一个模型应对多种任务、多种模态

书生·浦语20B性能：

从模型到应用：

书生·浦语全链条开源开放体系

数据：书生·万卷多模态语料库

书生·万卷1.0

  • 文本数据
  • 图像-文本数据
  • 视频数据

OpenDataLab开放数据平台

预训练：InternLM-Train框架

  • 高可扩展
  • 极致性能优化
  • 兼容主流
  • 开箱即用

微调：XTuner，支持全参数微调

  • 增量续训（学习新知识 垂类领域知识）
  • 监督微调（理解和遵循指令 少量领域知识）

XTuner适配多种生态（微调算法、开源生态、自动优化加速）、多种硬件

评测：OpenCompass

维度：学科、语言、知识、理解、推理、安全

部署：LMDeploy全链路部署

LMDeploy介绍

高效推理引擎、完备易用的工具链

应用：Lagent（轻量级）、AgentLego

轻量级智能体框架Lagent

  • 灵活支持多种大预言模型
  • 简单易拓展，支持丰富工具
  • 支持多种类型的智能体能力

多模态智能体工具箱AgentLego

  • 丰富的工具集合，尤其是提供了大量视觉、多模态相关领域的前沿算法功能
  • 支持多个主流智能体系统，如LangChain，Transformers Agent，Lagent等
  • 灵活的多模态工具调用接口，可以轻松支持各类输入输出格式的工具函数
  • 一键式远程工具部署，轻松使用和调试大模型智能体
SmallZCan_t
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【 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 2236
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！
【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 1861
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。
书生大模型全链路开源体系
weixin_46836850的博客
07-25 1878
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
03-31 450
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
03-30 715
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 1061
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。
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
08-06 726
书生·浦语大模型全链路开源开放体系
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
01-05 764
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。
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
最新发布
11-30
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文档主要围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对四轴飞行器姿态与位置的精确控制。文中利用Simulink进行系统建模仿真，详细阐述内外环PID控制器的设计原理与实现方法，其中内环负责稳定飞行器的姿态（如俯仰、横滚、偏航），外环则用于控制飞行器的空间位置和轨迹跟踪，从而实现稳定、精准的飞行控制。该仿真方法有助于深入理解飞行器动力学特性及PID参数调节策略。; 适合人群：具备自动控制理论基础、熟悉Simulink仿真工具，且从事无人机控制、机器人系统开发或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习四轴飞行器的动力学建模与控制系统设计方法；②掌握串级PID控制结构在实际系统中的应用；③通过Simulink仿真验证控制算法的有效性，为后续实物调试提供理论支持和技术储备。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，深入理解内外环控制逻辑，重点关注PID参数整定过程与系统响应的关系，并可通过修改控制参数或引入干扰项来增强对系统鲁棒性和稳定性的认识。
一个专注于文本挖掘领域的中文和英文数据集集合项目_该项目提供了丰富多样的文本数据集包括新浪微博情感分析数据集文本分类数据集命名实体识别数据集和百科推荐数据集等涵盖了喜悦愤.zip
11-30
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基于A星算法的高效最短路径规划与可视化仿真系统_使用Python编程语言实现A星搜索算法结合启发式函数优化路径规划过程支持二维和三维空间中的对角线移动模式八方向或二十六方向以及直线.zip
11-30
基于A星算法的高效最短路径规划与可视化仿真系统_使用Python编程语言实现A星搜索算法结合启发式函数优化路径规划过程支持二维和三维空间中的对角线移动模式八方向或二十六方向以及直线.zip
华中科技大学可靠数据传输协议设计项目_基于TCPIP协议栈的可靠数据传输服务实现采用滑动窗口机制序列号确认超时重传和流量控制算法确保数据在不可靠网络环境中无丢失无重复.zip
11-30
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华中科技大学2020年计算机组成原理实验项目_基于Logisim平台的数字逻辑电路设计与仿真实现_包含完整的CPU设计指令集架构模拟ALU运算单元构建存储器层次结构优化流水.zip
11-30
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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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