书生浦语大模型学习笔记01

文章介绍了书生浦语大模型的全链路开源体系,包括2TB数据的万卷、高效的并行训练框架、微调工具以及全链路部署平台,展示了其在国产大模型中的全面性和高性价比。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

第一课,学习到了 书生浦语大模型全链路开源体系

数据: 开放了书生万卷,具有2TB数据,涵盖多种模态与任务
预训练: 开源了InternLM-Train框架,支持并行训练,进行了极致优化,速度达到3600 tokens/sec/gpu
微调: 开源了XTuner框架,支持 全参数微调,支持LoRA等低成本微调
部署: 开源了LMDeploy框架,支持全链路部署,性能领先,每秒生成2000+ tokens
评测: 开源OpenCompass框架,支持全方位评测,性能可复现,80套评测集,40万道题目
应用: 开源了Lagent、AgentLego项目,支持多种智能体,支持代码解析器多种工具调用

感觉书生浦语在国产大模型里是一个上下游做的很全面的开源模型,学习这个模型很有性价比。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值