书生·浦语大模型全链路开源开放体系

书生·浦语开源模型核心技术与体系
最新推荐文章于 2025-12-03 08:43:36 发布
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#人工智能

2.5概览

核心技术思路

模型能力飞轮

高质量合成数据

  • 基于规则的数据构造
  • 基于模型的数据扩充
  • 基于反馈的数据生成

基于规划和搜索解决复杂问题

书生·浦语开源模型谱系

数据

开源数据处理工具箱

预训练InternEvo

微调XTuner

OpenCompass评测体系

部署LMDeploy

智能体Lagent

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 2239
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 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。
书生浦语大模型全链路开源开放体系
weixin_52761982的博客
08-09 271
推理能力领先：综合推理能力相较于InternLM2性能提升20%支持100万字上下文自主规划和搜索，完成复杂任务。
书生浦语大模型全链路开源开放体系学习
weixin_42112760的博客
08-13 802
书生浦语大模型的开源体系经过一年努力，已实现从数据收集到模型部署的全链路打通。课程介绍了书生浦语的最新进展，包括7B和20B模型的开源及其性能提升。新版本模型在推理能力和上下文处理上表现优异，支持超长上下文和复杂任务解决。开源工具涵盖数据处理、模型微调、评测和部署，助力用户在科研和应用领域的创新。课程还强调了社区的协作与反馈机制，推动了模型的不断优化与迭代。
书生·浦语大模型全链路开源体系介绍
2401_85373396的博客
06-03 1225
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开放体系笔记
dongyi999的博客
11-06 687
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。
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。
L1 书生浦语大模型全链路开源开放体系
fritz_liao的博客
09-03 353
全链路开源开放体系：指由数据收集（书生·万卷）、数据标注（LabelLLM/LabelU）、模型训练（InternEvo，降低了硬件要求）、模型微调（XTuner）、模型评测（OpenCompass，广泛用于头部企业）、基于模型的Agent、RAG、搜索引擎、AI应用部署（LMDeploy）的方案实现及开源形成的体系。高质量合成数据：基于规则的数据构造、基于模型的数据扩充、基于反馈的数据生成。智能体：由于模型的局限性（无法实时获得最新信息、计算能力不够可靠等），需要模型与外部工具交互来提高模型的可靠性。
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
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
书生·浦语大模型全链路开源体系
weixin_39897979的博客
01-04 1869
书生·浦语大模型全链路开源体系介绍，包括数据、预训练、微调、部署、评测、应用端到端全流程体系。
初识大模型-书生·浦语大模型全链路开源开放体系
Y2483490891的博客
01-03 969
书生浦语大模型全链路开源体系是书生浦语大模型的研发和应用体系，包括模型研发、工具体系和预训练语料库等。书生浦语大模型的规模包括轻量级、中量级和重量级，其中轻量级以70亿参数的模型为代表，中量级以200亿参数的模型为代表，重量级以千亿参数的模型为代表。
大模型实战基础（一）：1. 书生·浦语大模型全链路开源开放体系介绍
Hyu_1998的博客
12-21 896
目标：从0开始学习LLM平台：InternStudio开发机教程：书生大模型实战营提示：以下是基于书生大模型实战营（第四期）——基础岛：书生·浦语大模型开源开放体系的学习内容书生·浦语大模型是由上海人工智能实验室开发的一款大型语言模型。它的设计目的是为了在自然语言处理（NLP）任务中提供高性能和多功能性。书生·浦语大模型采用了先进的深度学习技术和架构，能够在多种任务中表现出优异的性能。多语言支持：书生·浦语大模型支持多种语言，包括但不限于中文和英文，使得它在处理多语言数据时具有广泛的应用范围。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 684
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 1470
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。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
最新发布
minhuan的专栏
12-03 840
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
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 1681
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 1480
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...
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