书生·浦语大模型实战营-学习笔记1

最新推荐文章于 2025-12-18 10:34:05 发布
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#学习 #笔记 #人工智能 #自然语言处理 #chatgpt

上海人工智能实验室OpenMMLab发布的全链路大模型体系支持从数据集创建到部署的全流程，特别强调了在低资源设备上的显存优化，使得更多研究机构能使用大模型进行实验。该体系有望提升国内科研效率。

目录

视频地址：
(1)书生·浦语大模型全链路开源体系

开源工具github：
https://github.com/InternLM/InternLM

书生·浦语大模型全链路开源体系

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这次视频中介绍了由上海人工智能实验室OpenMMLab开发的大模型全链路体系框架，框架涵盖了大模型的生命周期中数据集构建、预训练、微调、部署、评测到应用的所有会用到的功能。

这套全链路开放体系是我见到国内最全面的大模型体系框架，个人认为，这套框架能给国内的大模型科研人员提供实验平台，减少科研人员在部署环境上花费的时间。非常感谢OpenMMLab能提供这次公开课程和开源这套全链路体系框架。

数据集

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预训练

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微调

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这里最亮眼的是进行了极致的显存优化，能在8GB的消费级显卡上微调大模型，紧跟端侧大模型的热点。使资源不足的研究机构也能够进行大模型的实验。
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评测

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部署

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多智能体

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【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（一）：全链路开源体系介绍
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03-31 2249
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！
【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（七）：大模型评测实战
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本篇笔记内容主要为【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（七）：大模型评测实战 ，主要对OpenCompass 大模型评测部分详细介绍，欢迎大家交流学习！
书生·浦语大模型实战营-学习笔记6
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可以基于正则表达式的方式，提取模型的回答，只要在模型的回答中提取到北京这个关键词，就认为模型在客观上答对了这道题。就可以去统计所有题目在客观上的准确率，这样是客观评测的方式。 另一种对模型进行评测的方式：可以使用Prompt Enginnering方法测试模型对Prompt的敏感性。同一个问题有多种问法，有多种Prompt的表达方式，预期模型在这5种问题下的回答都是一样的，都能答对。如果只是简单的换了一种Prompt的问法，模型就答错了的话，说明模型的鲁棒性很差。 https://github
书生·浦语大模型实战营-学习笔记3
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01-15 1303
如何快速高效的开发RAG应用？开发者可以直接将私域数据嵌入LangChain中的组件，通过将这些组件进行组合，生成适合来构建适用于自己业务场景的RAG应用对于以本地文档形式存在的个人知识库，会使用组建来加载本地文档，这个组件会将不同格式的本地文档统一转换为纯文本格式；然后使用对提取出来的纯文本进行分割成Chunk，再通过开源词向量模型将文本段转换为向量格式，存储到基于Chroma的向量数据库VectorDB中。接下来，对于用户的每一个输入Query，会首先通过。
书生·浦语大模型实战营-学习笔记2
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01-11 708
目录轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo1. 大模型及 InternLM 模型介绍2. InternLM-Chat-7B 智能対话 Demo3. Lagent 智能体工具调用 Demo4. 浦语•灵笔图文创作理解 Demo5. 通用环境配置6. 课后作业 视频地址： (2)轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo 文档教程： https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/helloworld/hello_world.md 轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo
书生·浦语大模型实战营-学习笔记4
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【代码】书生·浦语大模型实战营-学习笔记4。
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轻量化、推理引擎、服务。
书生·浦语大模型实战营-第一课笔记
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首先了解了大模型的发展历程，从GPT1到GPT4的发展历程，大模型经历自OPENAI发布GPT3.5后进入了快速发展阶段，成为了技术界高度关注的热门技术。课程解决了我的一个疑问，怎么使用大模型，给了我一个非常明确的实践路线。从数据、预训练、微调、部署、评测和应用，书生浦语提供了丰富的工具支撑，解决了开展这些工作的基础工具。后续工作中，我重点关注数据准备和微调，重点学习这两部分，期待在工作中真正实现大模型的落地应用。大模型的出现改变了以往通用人工智能的困局，使得通用人工智能在通用领域的应用变得有可能。
书生·浦语(InternLM)-大模型实战营-春节课程-学习笔记1
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​书生浦语项目首页:https://github.com/InternLM/InternLM 训练营课程首页：https://github.com/internLM/tutorial?tab=readme-ov-file b站视频首页：https://www.bilibili.com/video/BV1Rc411b7ns/?vd_source=067707b044fb34acd2880fc36e9bf246 课程简介（个人认知）：介绍书生浦语开源平台体系，教会使用平台
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书生·浦语大模型实战营 学习笔记2 轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo
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本文为实战营第二次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话。第二部分为完成 Lagent 工具调用 数据分析 Demo 部署，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！
【书生·浦语大模型实战营】书生浦语大模型全链条开放体系介绍
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05-23 1003
在国内众多开源大模型中，上海人工智能实验室开源的书生浦语系列绝对占有一席之地。可能有很多同学还记得年初央视播出的首部人工智能生成动画片《千秋诗颂》，就是上海人工智能实验室的“书生筑梦”大模型制作的。具体可以查看以下新闻报道国产文生视频大模型“筑梦”亮相 助央视制作AI动画片《千秋诗颂》筑梦大模型是文生图大模型，我们今天介绍的重点是大语言模型，所以重点在书生浦语上。正好我最近报名的书生·浦语大模型实战营需要写学习笔记。这篇文章既可以当做学习笔记，也可以给大家详细的介绍一下书生浦语系列产品。
【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（三）：“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
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本篇笔记内容主要分为RAG理论介绍和“茴香豆” RAG 智能助理实战。前半部分对RAG流程、向量数据库、优化等展开介绍，后半部分实战任务分为以web页面及Internlm框架进行茴香豆实战，欢迎大家交流学习！
Javaweb 学习笔记——html+css
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以上是Javaweb中关于前端html和css的相关内容，主要制作了两个页面，了解了如何使用AI生成我们需要的内容，有利于了解前端知识，接下来将进行剩余前端知识的学习
运放学习笔记
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单电源运放是指仅使用单一电源电压（例如，+5V）和地（0V）作为电源供给的运放。也就是说，它只需要一个正电压和地作为参考电压，而不需要负电压。
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前面的文章简单介绍过，传统的监督学习所使用的数据集是（特征，标签），有“标签”即明确的知晓正确的输出应该是什么。而实际的情况是，环境的状态S是由多个Si构成的，每训练一组S-a即训练一个多分类问题，把这些问题的损失函数（交叉熵）加在一起，即可训练出在不同的状态下应该使用什么动作。模型在选择一个动作之后，这个动作实际是对Environment发生，相应的Environment会给模型一个回馈Reward，然后再给模型一个新的Observation，模型继续选择新的动作，循环此过程。
Android学Dart学习笔记第十四节 库和导库
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其他语言中的访问修饰符关键字提供了更细粒度的控制，而Dart使用下划线和基于库的隐私提供了直接的配置机制，有助于高效实现动态访问，并改进了树抖动（死代码消除）。库不仅提供api，还是隐私的单位：以下划线（_）开头的标识符只在库内部可见。当你导入的多个库中，使用了相同的类名时，可以为库起个别名，使用 别名.类名 明确指定所引用的类。使用import来指定如何在另一个库的作用域中使用来自一个库的命名空间。带有通配符_的导入前缀是不绑定的，但可以访问该库中的非私有扩展。
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学习笔记——Linux 进程管理笔记
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本文总结了Linux进程管理的核心知识点：1.父子进程关系采用写时复制技术优化内存使用；2.进程终止的8种情况（正常/异常终止）；3.僵尸进程（需主动回收）和孤儿进程（自动接管）的区别；4.exit()与_exit()函数的关键差异；5.wait()函数回收子进程状态的机制及检查宏使用；6.进程空间回收的重要性及策略。重点强调正确处理僵尸进程的必要性，避免系统资源泄漏。
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