书生哺语大模型：

原创已于 2024-03-31 12:49:04 修改 · 257 阅读

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#数据库 #大数据

于 2024-03-31 12:42:24 首次发布

本文详细讲述了书生·浦语大模型的最新进展，包括其从单一任务模型向通用大模型的转变，7月到1月的三次关键升级，以及英特尔M2对性能的优化。模型在对话交互、长上下文理解等方面的能力提升，同时强调了开源工具体系和部署解决方案的重要性。

本次视频介绍了书生·浦语大模型的全链路开源体系，重点在于通用人工智能的发展趋势，特别是从特定任务模型向通用大模型的转变，以及书生模型在7月、9月和1月的升级，包括支持多模态、8K语境和不同尺寸的模型，以及在语言建模能力、对话交互和智能体框架方面的提升。

## 要点
- 通用人工智能的发展方向：从单一任务模型转向通用大模型，解决多种任务和模态。
- 书生·浦语模型升级：7月升级支持8K语境和工具体系，8月发布对话模型和智能体框架，9月发布中等尺寸模型与优化工具链。
- 英特尔M2开源：提升模型性能，支持复杂场景，提供不同尺寸的模型以适应不同需求。
- 模型能力亮点：长上下文理解、对话与创作、数学能力等，例如通过模型进行行程规划和情感对话。
- 英特尔M2的优化：数据清洗、高质量语料和新数据补全提升模型性能。
- 下游任务性能提升：模型使用更少数据也能达到上一代效果，整体性能增强。
- 开源工具体系：覆盖数据到预训练、微调、部署和评测等全流程，如INTETRAIN、XTA、i M Deploy等。
- 数据集：提供丰富多样的数据，支持数据清洗、安全处理和公开使用。
- 性能评测与差距：大模型整体能力仍有提升空间，尤其在理科能力上，中文场景下国内模型表现出色。
- 部署解决方案：i M Deploy支持模型轻量化、量化和推理服务，与评测工具无缝对接。

文档笔记：