书生·浦语大模型全链路开源体系

最新推荐文章于 2024-07-28 21:56:34 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SmallZCan_t/article/details/135440789
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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 2127
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！
书生浦语大模型全链路开源体系（1）＋internLM2技术报告
2301_77641278的博客
03-29 1705
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。
书生大模型全链路开源体系
weixin_46836850的博客
07-25 1818
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 1139
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
07-18 532
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
01-03 579
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
03-31 429
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
03-30 687
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
01-04 745
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
05-21 474
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 1041
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。
第五章书生·浦语大模型全链路开源体系
huangpizhe2380的博客
07-28 1247
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。
ch1-书生浦语大模型全链路开源体系介绍
fangsfdavid的博客
02-12 517
ch1-书生浦语大模型全链路开源体系介绍。
mmexport1755325166750.mp4
08-16
mmexport1755325166750.mp4
Go语言教程&案例&相关项目资源
08-16
Go语言教程&案例&相关项目资源
基于应力的多轴疲劳分析应用程序.zip
最新发布
08-16
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
### 生物质炉具现场测试污染物排放特征及减排效果评估
08-16
内容概要：该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试，比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示，生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放（自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%；手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%），但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现，经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持，还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化，进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群：从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标：①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力；②为政策制定者提供科学依据，优化补贴政策；③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向；④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明：该研究通过大量数据分析和模拟，揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战，特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议，如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等，为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外，研究还开发了一个智能政策建议生成系统，可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议，为农村能源转型提供了有力支持。
汽车嵌入式开发资料：NXP Cloud Lab 恩智浦云实验室
08-16
汽车嵌入式开发资料：NXP Cloud Lab 恩智浦云实验室
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...
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