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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分类专栏： 科学技术 文章标签： sqlite
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本文介绍了书生浦语2.0的大模型开源项目，包括不同规格的模型版本，强调回归语言建模本质并采用新技术提升性能。文章重点提及了模型的数学问题解答能力、数据集开源、预训练与微调流程、评测体系及全流程部署解决方案的开放性。

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通用大模型成为发展通用人工智能的重要途径

书生 浦语大模型的开源历程

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 浦语2.0的主要亮点：

性能比肩GPT3.5

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。

从模型到应用的典型过程

书生大模型开源了收集的数据集

全链路开放体系，包含预训练和有监督微调，导入专业知识

书生也开放了评测体系

建立了高质量了评测社区

具备全流程部署解决方案

开发了智能体

全链路体系都已包含进开源工具链

高质量开源赋能整体创新。

【 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 2072
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 1744
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 1798
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 1110
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
weixin_39897979的博客
01-04 1815
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。
书生浦语大模型全链路开源体系学习-L1
weixin_57128596的博客
07-18 520
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
01-03 569
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
03-31 418
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。
01 书生·浦语大模型全链路开源体系
Wzxdecsdn的博客
01-04 728
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
05-21 455
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 1027
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 1229
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·浦语大模型全链路开源体系（LLM/AGENT/多模态/应用部署）从入门到精通
熊猫小妖的AI世界
04-17 1194
书生浦语LLM大模型教程
书生浦语大模型实战营——第一课: InternLM大模型全链路开源体系
m0_61736727的博客
01-05 702
针对特定任务，特定场景，一个模型解决一个问题。eg：ImageNet的图像分类。：学完课程后对langchain的学习，可能之后会用到！一个模型应对多种任务。eg：ChatGPT。书生万卷-2TB数据，涵盖多种模态与任务。全参数微调或部分参数微调。
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han____shuai的专栏
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Y must be a vector or a character array
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第一步，开始菜单栏右侧有插入选项，点击，选择图片，找到图片所在位置，确定，图片即插入到word相应位置。想要随意调整图片位置，看下面一步。      第二步，选中（点击）图片，右键单击，选择文字环绕，里面有很多选择，除了嵌入式（默认的），其他都可以达到随意移动图片的目的。
书生是什么大模型
最新发布
04-19
<think>好的，用户现在想了解书生大模型的相关信息，包括介绍、特点和应用。首先，我需要回顾之前的对话，确保回答符合之前的结构和引用内容。用户提供了五个引用，其中提到了书生·浦语大模型的版本、特点、应用场景以及开源工具链。 用户上一次的问题是关于vLLM日志的解读，而这次转向了书生大模型，因此需要调整回答方向。用户的需求明确，需要结构化的信息，分为介绍、特点和应用三个部分。根据引用内容，我需要整合各个引用的信息，确保覆盖模型的版本、开源体系、处理能力、功能模块以及应用案例。 要注意引用中的关键点：模型版本有7B和20B，特点包括超长上下文、多功能集成、工具调用能力，应用方面涉及OpenCompass平台和标注工具。同时，用户可能希望了解模型的不同版本适用场景，比如InternLM2-Chat针对对话优化。 需要确保回答符合用户之前的格式要求，使用中文，正确应用LaTeX，如版本名称中的B可能需要用$7B$表示。同时，生成的相关问题需要与书生大模型相关，比如性能优化、部署工具、开源生态等。最后，检查引用标识是否正确对应，确保每个引用来源在回答中有对应的标注，如[^4]对应超长上下文的描述。</think>根据提供的引用资料，以下是关于书生·浦语大模型的系统化解析： --- ### 一、书生大模型核心介绍 1. **基本定义** 书生·浦语（InternLM）是由上海人工智能实验室研发的**全链路开源大模型体系**，包含基础模型、优化框架及工具链，覆盖语言理解、生成与多模态任务。 2. **模型版本** - **规模差异**： - $7B$：轻量级模型，适用于快速推理场景[^3] - $20B$：高性能版本，支持复杂任务处理[^3] - **功能分类**： - *InternLM2-Base*：通用基础模型 - *InternLM2*：通用应用优化版 - *InternLM2-Chat*：对话交互特化版[^3] --- ### 二、核心特点解析 1. **技术创新** - **超长上下文**：支持$200k$汉字输入（约20万字），全球最长上下文处理能力[^4] - **多任务集成**：融合推理、数学计算、代码生成、创作与对话功能[^4] - **工具调用能力**：可通过API集成外部工具（如计算器、数据库） 2. **开源生态** - **全链路工具链**：包含训练框架（InternLM-Train）、部署工具（LMDeploy）、评测平台（OpenCompass）[^5] - **数据标注支持**：Label LLM工具支持问答、偏好分析等高精度标注任务[^5] --- ### 三、典型应用场景 | 应用领域 | 具体案例 | 技术支持 | |----------------|-----------------------------------|-----------------------------------| | **智能助手** | 生活咨询、日程管理 | 对话优化模型（InternLM2-Chat）[^3]| | **复杂任务** | 数据分析、代码生成 | 20B模型+工具调用能力 | | **行业应用** | 金融报告生成、医疗文本处理 | OpenCompass平台适配[^5] | | **教育领域** | 教学问答、知识检索 | 超长上下文支持[^4] | --- ### 四、性能优化实践 ```python # 示例：使用LMDeploy部署20B模型 from lmdeploy import pipeline pipe = pipeline('internlm/internlm2-20b-chat') response = pipe("解释量子计算的基本原理", max_length=4096, # 控制输出长度 temperature=0.7) # 调节生成多样性 ``` --- ### 五、与其他模型的对比优势 1. **开源完整性**：提供从预训练到部署的全套工具链（vs LLaMA仅开放权重） 2. **长文本处理**：20万汉字上下文远超GPT-4（128k tokens）[^4] 3. **部署灵活性**：支持Tensor Parallelism多GPU并行推理[^5] ---
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