本文介绍了书生·浦语大模型，包括其轻量级至重量级的不同规模，广泛应用于智能客服和个人助手。文章详细阐述了模型的微调方法，如增量续训、有监督和无监督训练，并提供了GPU部署解决方案。同时讨论了大语言模型在获取最新信息、可靠性等方面面临的局限性。
书生·浦语大模型全链路开源体系。大模型是发展通用人工智能的重要途径,是人工通用人工智能的一个重要途径。书生·浦语大模型覆盖轻量级、重量级、重量级的三种不同大小模型,可用于智能客服、个人助手等领域。还介绍了书生·浦语大模型的性能在多个数据集上全面超过了相似量级或相近量级的模型
微调：
增量续训
使用场景: 让基座模型学习到一些新知识，如某个垂类领域知识
等训练数据:文章、书籍、代码
有监督微调
使用场景:让模型学会理解和遵循各种指令，或者注入少量领域知识
训练数据:高质量的对话、问答数据
全量参数微调
部分参数微调
指令微调
工具类指令微调
QloRA微调
LoRA微调
LMDeploy提供大模型在GPU上部署的全流程解决方案，包括模型轻量化、推理和服务
高效推理引擎：
持续批处理技巧，深度优化的低比特计算Kernel，模型并行，高效的k/v缓存管理机制
大语言模型的局限性：
最新信息和知识的获取，回复的可靠性，数学计算，工具的使用和交互
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