1. 基础关卡-书生大模型全链路开源体系

最新推荐文章于 2025-01-30 00:07:40 发布
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1. 基础关卡-书生大模型全链路开源体系

任务

学习观看本关卡视频、结合官网、GitHub仓库：https://github.com/internLM/。 写一篇关于书生大模型全链路开源开放体系的笔记发布到知乎、优快云等任一社交媒体，将作业链接提交到以下问卷，助教老师批改后将获得 100 算力点奖励！！！

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基础关卡-第1关：书生大模型全链路开源体系
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如今，我们正迈向一个新的时代，一个模型不再局限于一个场景或任务，而是可以应用于多个场景、多模态的复杂环境中。它从轻量级的7B社区模型，逐步升级到中量级的20B商业模型，再到重量级的123B全场景模型。主要介绍了大模型、书生·浦语大模型的发展，从基础模型到实际应用的主要步骤，以及书生·浦语全链条开源开放体系等。提供了全链路部署的解决方案，包括模型轻量化、推理和服务，使得大模型在GPU上的部署更加高效，性能领先。工具，全方位评测模型性能，保证了评测结果的复现性，成为全球领先的大模型开源评测体系。
Camp4-L1：书生大模型全链路开源体系
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书生浦语大模型实战营第四期-书生大模型全链路开源体系
1.2. 基础关卡 - 第 1 关 书生大模型全链路开源体系
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在过去，许多人工智能技术由于知识产权、商业机密等原因，往往处于封闭状态，这不仅限制了技术的传播与应用，也阻碍了人工智能技术的快速发展。书生大模型全链路开源开放体系的推出，打破了这一壁垒，使得全球人工智能研究者可以共享研究成果，相互借鉴，共同推动人工智能技术的发展。通过开放共享，更多的人可以接触到最前沿的人工智能技术，激发创新思维，推动人工智能技术在各个领域的应用。书生大模型全链路开源开放体系是上海人工智能实验室推出的一项重要举措，旨在推动人工智能技术的开放与共享，促进全球人工智能社区的协作与创新。
书生大模型实战营-基础关卡-1-书生大模型全链路开源体系
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书生第四期 - 基础 - 书生大模型全链路开源体系
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相比InternLM2推理性能提升，支持100w token 上下文，结合MindSearch搜索。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（数据标注：Label LLM)写一篇关于书生大模型全链路开源开放体系的笔记。工具 - 基准 - 榜单 三位一体。长上下文，模型的推理能力。数据质量驱动的模型性能。
【书生大模型实战】L1-书生大模型全链路开源体系
m0_63714693的博客
09-15 1028
书生大模型全链路开源开放体系是一套完整的开源生态系统，旨在为大规模自然语言处理（NLP）模型的训练、优化、推理和部署提供端到端的解决方案。该体系涵盖从数据准备到模型训练再到最终部署的所有环节，通过开源的方式降低大模型应用的门槛，帮助开发者、研究人员和企业快速构建、优化和应用深度学习模型。书生大模型全链路开源体系是一个完整、高效的开源解决方案，覆盖了从数据处理到模型部署的所有关键环节。该体系不仅极大简化了大模型的研发和应用过程，还通过开源和社区合作为AI技术的普及和创新提供了强大动力。
上海人工智能实验室书生·浦语大模型基础岛关卡1-书生大模型全链路开源体系
RepenZ的博客
08-30 454
书生浦语2.0根据不同的使用需求提供了不同的模型版本。按照规格分为7B和20B两种模型；按照使用需求分为InternLM2-Base、InternLM2和InternLM2-Chat。其中，InternLM2-Chat-20B在某些评测中达到了与ChatGPT（GPT3.5）相当的水平。书生浦语全链条开源开放体系涵盖了数据、预训练、微调、部署、评测和应用等各个方面。
（作业）第三期书生·浦语大模型实战营（十一卷王场）–书生基础岛第1关---书生大模型全链路开源体系
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2.5能实现基于规划和搜索解决复杂问题。观看本关卡视频和官网https://internlm.intern-ai.org.cn/后，写一篇关于书生大模型全链路开源开放体系的笔记发布到知乎、优快云等任一社交媒体，将作业链接提交到以下问卷，助教老师批改后将获得 100 算力点奖励！
书生大模型实战营-第三期-L1-书生大模型全链路开源体系
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书生大模型实战营-第三期进阶课程，对书生浦语大模型进行简介。
第四期书生大模型实战营——基础岛第1关-L1G1000-书生大模型全链路开源体系
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课程详细介绍了书生·浦语大模型的开源开放体系及其发展历程，使我深刻理解了开源在推动技术进步和知识共享中的重要性，同时也激发了我参与开源社区、贡献力量的热情。
【书生大模型实战营】闯关作业-书生大模型全链路开源体系
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书生大模型实战营作业。开篇了解【书生·浦语】全链路开源开发体系工具。工欲善其事，必先利其器。
书生大模型 基础关卡 --- 第2关：玩转书生「多模态对话」和「AI搜索」产品
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书生大模型 基础关卡 --- 第2关：玩转书生「多模态对话」和「AI搜索」产品
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茴香豆是由书生·浦语团队开发的一款开源、专门针对国内企业级使用场景设计并优化的知识问答工具。
书生大模型实战营-进阶关卡-3-LMDeploy 量化部署实践闯关任务
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自 v0.4.0 起，LMDeploy 支持在线 kv cache int4/int8 量化，量化方式为 per-head per-token 的非对称量化。，以达到提高性能和降低内存消耗的目的。均为0.4，这意味着LMDeploy将分配40%的剩余显存用于kv cache，即。相比使用BF16精度的kv cache，int4的Cache可以在相同。是4位的整数格式，占用0.5字节（4位）的存储空间。是16位的浮点数格式，占用2字节（16位）的存储空间。的转换理论上可以将模型权重的大小减少到原来的1/4，
live-player组件使用技巧[代码]
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本文详细介绍了在小程序中使用live-player组件实现直播流播放的各种操作技巧，包括全屏切换、播放暂停、静音外放等功能。作者首先明确了live-player组件的基本属性和方法，然后通过UI图和代码演示展示了如何自定义操作栏，实现播放控制。文章还提供了完整的HTML、Script和CSS代码示例，帮助开发者快速掌握live-player组件的使用。最后，作者总结了实现过程中的关键点，并鼓励读者点赞、收藏加关注。
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基于Simscape的纯电动汽车电机冷却系统建模与分析
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LUA loadstring用法[项目代码]
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