InternStudio L1G1000

最新推荐文章于 2025-05-30 08:05:08 发布
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文章标签： 人工智能 语言模型
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 我是一名书生大模型的新用户，书生大模型的历史也不算长，只有一年时间，我真正开始结束大模型开发不到一年时间，希望通过书生浦语的大模型全链路生态夯实大模型全栈技术，更好的应用与机器人和具身智能领域。

下面是简单实用打大模型和视频学习的一些内容：

来自InternLLM2.5-20B对书生大模型的介绍
大海捞针实验

这个是我从视频中学到的一个新的概念——大模型大海捞针实验：给大模型一个超长的上下文来看大模型在这段上下文中能不能精准的定位到任何位置的信息，从视频中的结果来看，在相同参数量级的情况下，书生所能处理的上下文长度是最长的。

书生浦语的问题解决思路
​​​​

 

书生大模型浦系

 

书生大模型的全链路生态

 这块期待了，后续实战看看效果怎么样

一些开源的数据箱

FlowerCoding
关注
L1G1000
2401_89289638的博客
12-15 711
1、发展历程在过去，人工智能领域的发展一直遵循着一个基本原则：一个模型对应一个场景或者任务。然而，随着技术的进步和需求的增长，这一格局正在发生深刻的变化。如今，我们正迈向一个新的时代，一个模型不再局限于一个场景或任务，而是可以应用于多个场景、多模态的复杂环境中。书生·浦语大模型的发展历程彰显了这一变革的重要性。它从轻量级的7B社区模型，逐步升级到中量级的20B商业模型，再到重量级的123B全场景模型。这一演进不仅仅是在模型规模上的提升，更是对多模态、多场景应用需求的积极响应。
L1G1000闯关任务
weixin_53879993的博客
12-16 852
书生大模型全链路开源开放体系涵盖了从模型训练到应用开发的多个关键环节，旨在为开发者和研究人员提供一个全面、高效且透明的大模型开发平台。通过开源代码、数据以及相关工具，它极大地降低了大模型研究与应用的门槛，促进了整个行业的创新与合作。
L1G1000闯关作业
d77YYDS的博客
12-16 685
书生·万卷提供了丰富多样的高质量训练数据，并开源了多款数据提取和标注工具，为模型的训练和微调提供了极大的数据支持和便利。InternLM-Train框架基于Transformer架构，具有1040亿参数，通过在“书生·万卷”数据集上进行训练，使模型具备了强大的语言理解和生成能力。XTuner微调框架可以根据不同的任务需求，对大模型进行微调，使其在特定领域或任务上表现更加优秀。它支持多种任务类型、多种微调算法，并适配多种开源生态。
基础岛-L1G1000
To be a better man
11-27 201
数据(书生·万卷)->预训练(InternEvo)->微调(XTuner)->部署(LMDeploy)->评测(OpenCompass)->应用(MindSearch/Lagent/MinerU/HuixiangDou)智能体Lagent支持多种类型的智能体能力：ReAct/ReWoo/AutoGPT。数据标注：Lablel LLM、Lable U。目前书生·浦语是InternLM2.5.社区生态：InternLM系列模型。支持100万Token上下文。数据提取：Miner U。
书生实战营作业L1G1000
xksxxk的博客
02-06 674
在2023年7月6日，InternLM-7B作为一款开源免费商用模型问世，并伴随着一整套开源工具链的发布。随后，在同年9月20日，InternLM-20B也加入了开源行列，与此同时，其开源工具链得到了全面升级。到了2024年1月17日，随着性能超越当前同规模开源模型的新版本InternLM2的到来，这一系列模型的发展又迈上了一个新台阶。紧接着，在2024年7月4日，InternLM2.5版也正式开源。
书生训练营-L1G1000
qq_74732254的博客
03-03 392
数据合成可以通过多种方式实现，包括基于规则的数据构造、基于模型的数据扩充以及基于反馈的数据生成。基于规则的数据构造通过设定明确的规则和逻辑来生成数据，适用于需要高度结构化数据的场景。基于模型的数据扩充则利用现有模型生成新的数据，增加数据的多样性和覆盖面。基于反馈的数据生成通过不断调整和优化生成过程，确保数据的高质量和实用性。书生大模型通过整合多种数据合成方案，提升了数据的多样性和质量，从而为模型的训练提供了更丰富的资源。通过多种技术手段，可以有效提升数据的质量和模型的性能，从而推动人工智能技术的进步。
L1G1000闯关作业提交
JustForFun_sd的博客
11-27 461
我意识到，一个好的模型不仅仅是算法和技术的堆砌，更是一个完整生态系统的构建。MindSearch 是一个思维式的开源搜索应用，而 Lagent 则是一个支持代码解释器的智能体框架，这两个工具为开发者提供了创新的应用开发途径。XTuner 支持千亿参数级别的微调，而 InternEvo 则是一个高性能的预训练框架，这两项技术共同提升了模型的适应性和泛化能力。我相信，随着技术的不断进步和社区的持续壮大，未来将会有更多令人激动的应用诞生，为我们的生活带来更多的便利和乐趣。
书生大模型训练营L1G1000
m0_56612890的博客
12-01 196
其次，书生大模型全链路开源开放体系涵盖了从数据处理到模型训练，再到应用部署的全过程。这些工具能够处理大规模的数据集，确保数据的质量和多样性，为模型的训练打下坚实的基础。在模型训练阶段，书生大模型全链路开源开放体系提供了多种先进的算法和框架，支持深度学习模型的训练。最后，在应用部署阶段，书生大模型全链路开源开放体系提供了灵活的解决方案，支持模型在各种环境下的部署和应用。总的来说，书生大模型全链路开源开放体系通过提供完整的技术栈和开放的环境，为人工智能技术的发展和应用提供了强有力的支持。
书生大模型基础岛 | L1G1000
suiuko 优快云
03-11 114
获得了Meta官方推荐，唯一国产大模型评测体系。
书生大模型L1G1000
03-08
### 书生大模型 L1G1000 技术文档概述 书生大模型全链路开源体系提供了详尽的技术文档，涵盖了从基础架构搭建到具体应用场景实现的各个方面[^3]。该体系由上海人工智能实验室开发，旨在为用户提供全面的支持。 ###...
L1G1000 L1G2000 书生大模型全链路开源体系
qq_45709481的博客
01-31 920
首先，7B版本作为InternLM2的一个轻量级选项，它在保持了对通用语言任务处理能力的同时，还提供了相对较小但依然高效的性能表现，非常适合应用于日常大部分场景中作为基础模型使用。最后，特别值得注意的是InternLM2-Chat版本，这个版本专注于提升对话交互体验，通过强化指令理解、情感化聊天及工具调用等功能，使其在实际应用中尤其是在需要强交互性的环境中展现出卓越的表现。完备易用的工具链，涵盖量化、推理、服务全流程，支持无缝对接OpenCompass进行评测，并提供了多维度的推理速度评测工具。
L1G1000书生大模型全链路开源体系
fycd_的博客
02-01 1923
书生浦语开源体系的社区连接部分旨在促进开发者之间的交流与合作，构建一个活跃的开源生态。社区提供了丰富的技术资源，包括文档、示例代码和开发指南，帮助用户快速上手并优化应用。开发者可以通过论坛、社交平台和代码托管平台参与讨论，提交问题反馈或贡献代码，共同推动项目发展。此外，社区还会定期举办技术分享会、研讨会和在线交流活动，促进技术创新和经验交流，使更多人能够利用书生浦语进行语音技术的开发与优化。
L1G1000 关于书生大模型全链路开源开放体系的笔记
Goffy_的博客
01-29 942
书生·浦语大模型打破了传统的人工智能应用模式，提出了全链条开源开放体系。这一体系涵盖了从数据到预训练、微调、部署、评测到应用的全过程，为通用人工智能的实现提供了完整的解决方案。数据（书生·万卷）作为起点，经过IntermLM-Train的预训练，使用XTuner进行微调，通过LMDeploy实现部署，通过OpenCompass进行全面评测，最终应用在Lagent构建的多模态智能体中。这一全链条开源开放体系，为大模型的发展提供了创新性的方法，促使人工智能更好地服务于多样化的现实需求。
书生大模型-L1G1000-书生大模型全链路开源体系
WongChiang的博客
07-31 304
3）InternLM2-Chat 经过SFT+RLHF，对话优化。2）InternLM2 较好的通用语言能力，优秀基座，推荐。书生·万卷：符合主流中国价值观的多模态语料数据集。1）InternLM2-Base 可塑性强。CompassKit：大模型评测全栈工具链。CompassHub：大模型评测基准社区。微调的两种方式：增量续训vs有监督微调。全流程的开源部署体系：LMDeploy。多模态智能体工具库：AgentLego。高效的微调框架：XTuner。
Github 2025-05-30Java开源项目日报Top10
最新发布
老孙正经胡说
05-30 593
根据Github Trendings的统计，今日(2025-05-30统计)共有10个项目上榜。
OpenCV CUDA模块直方图计算------在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）函数histEven()
jndingxin的专栏
05-29 627
该函数用于在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）。它将像素值区间均匀划分为若干个 bin（桶），并统计每个 bin 中像素的数量。
Prompt Tuning：优化提示调优全攻略
ZJQ的博客
05-26 988
Prompt Tuning（提示调优）是一种通过优化提示词来调整预训练语言模型行为的技术。主要变体包括：Prefix Tuning（添加可训练前缀向量）、Hard-Prompt Tuning（直接使用自然语言提示）、Soft-Prompt Tuning（学习通用提示向量）、Prompt Ensemble（多提示集成）和Auto-Prompt（自动搜索最优提示）。其中Hard-Prompt Tuning最为直观，可通过自然语言指令（如"这段文字的情感是积极的"）引导模型输出。代码示例展示了
一、OpenCV的基本操作
qq_48904748的博客
05-23 1029
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个模块，如图像处理、视频分析、机器学习等。基础操作包括图像的IO操作、绘制几何图形、获取和修改像素点、获取图像属性、图像通道的拆分与合并以及色彩空间的转换。此外，OpenCV还支持图像的算术操作，如图像的加法和混合，这些操作可以用于图像增强和合成。通过这些功能，OpenCV能够处理各种图像处理任务，为计算机视觉应用提供强大的支持。
智能体商业化落地实战指南：破解技术变现“最后一公里“难题
2401_88740939的博客
05-28 1095
AI智能体开发遇变现难题，井云平台推出解决方案。当前智能体开发者面临三大困境：用户管理低效、支付链路缺失、流量转化乏力。井云平台通过三大引擎帮助实现商业化闭环：1）灵活计费模式和支付系统；2）独立官网生成与会员运营工具；3）企业级定制服务。典型应用场景包括法律咨询、文案生成、虚拟偶像等，支持从开发到变现的零代码快速部署，解决AI技术落地最后一公里问题，让智能体真正实现商业价值。
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