第一节课 书生·浦语大模型全链路开源开放体系课程笔记

InternLM2 技术报告重点笔记

InternLM2 开源大语言模型

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模型性能

InternLM2 在多个下游任务和评估指标上表现优异，包括语言理解、知识应用、数学推理、编程能力、长文本处理和工具使用等。此外，通过对比不同阶段模型，展示了其在各个阶段的改进情况。

长文本处理能力

InternLM2 能够处理长文本，例如在“Needle-in-a-Haystack”测试中表现出色。论文详细描述了从预训练到模型优化的各个阶段。

数据准备方法

论文详细描述了 InternLM2 的数据准备过程，包括文本数据、代码数据和长文本数据。这些数据准备细节对于社区训练大语言模型有重要价值。

强化学习训练技术

InternLM2 引入了一种名为 COOL RLHF 的条件在线强化学习方法，可以更好地协调不同的人类偏好。这种方法显著提高了模型在各种主观对话评估中的表现。

开源模型

报告开源了 InternLM2 模型及其训练代码，为社区提供了详细的技术报告和模型。
开源模型大小，7B和20B，有基座模型和chat版本。上下文长度达200k。
同时，提供了全链路开源开放体系。

最低只需8GB显存即可微调7B模型。
这对于研究社区非常有价值。