书生大模型全链路开源体系

书生·浦语

上海人工智能实验室联合多家机构推出的大语言模型
上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学、复旦大学发布新一代大语言模型书生·浦语2.0（InternLM2）。这个大模型包含70亿和200亿两种参数规格，以及基座、对话等版本，向全社会开源并提供免费商用授权。

在55个主流评测集上，InternLM2与多个同量级模型接受了综合评测，结果显示：InternLM2的轻量级（70亿参数）和中量级（200亿参数）版本性能处于领先水平；200亿参数版本尽管只是中等规模，但在整体表现上达到了与ChatGPT比肩的水平。

网址：https://internlm.intern-ai.org.cn/

模型说明：

目前 InternLM 2.5 系列发布了 1.8B、7B 和 20B 大小的模型。7B 为轻量级的研究和应用提供了一个轻便但性能不俗的模型，20B 模型的综合性能更为强劲，可以有效支持更加复杂的实用场景。每个规格不同模型关系如下所示：

InternLM2.5：经历了大规模预训练的基座模型，是我们推荐的在大部分应用中考虑选用的优秀基座。
InternLM2.5-Chat: 对话模型，在 InternLM2.5 基座上经历了有监督微调和 online RLHF。InternLM2.5-Chat 面向对话交互进行了优化，具有较好的指令遵循、共情聊天和调用工具等的能力，是我们推荐直接用于下游应用的模型。
InternLM2.5-Chat-1M: InternLM2.5-Chat-1M 支持一百万字超长上下文，并具有和 InternLM2.5-Chat 相当的综合性能表现。
局限性： 尽管在训练过程中我们非常注重模型的安全性，尽力促使模型输出符合伦理和法律要求的文本，但受限于模型大小以及概率生成范式，模型可能会产生各种不符合预期的输出，例如回复内容包含偏见、歧视等有害内容，请勿传播这些内容。由于传播不良信息导致的任何后果，本项目不承担责任。

补充说明： 上表中的 HF 表示对应模型为 HuggingFace 平台提供的 transformers 框架格式；Origin 则表示对应模型为我们 InternLM 团队的 InternEvo 框架格式