书生大模型实战营学习[4] 书生大模型全链路开源开放体系介绍

书生大模型全链路开源开放体系是一个涵盖数据处理、模型预训练、微调、评测、推理以及智能体开发框架等应用的全流程的开放平台，旨在为学术研究者、开发者和行业应用提供全面的支持。该体系由多个模块组成，包括数据处理的书生·万卷、预训练框架InternEvo、微调工具Xtuner、评测体系OpenCompass、推理框架LMDeploy、应用包含思索式搜索引擎MindSearch、智能体开发框架Lagent、高效文档解析工具MinerU，以及基于专业知识库的群聊助手HuixiangDou。

一、体系概述

书生·浦语大模型全链路开源开放体系旨在构建一个包括数据收集、模型训练、微调、评测以及AI应用部署的完整生态。通过开源代码和项目，推动了人工智能的普及与实际应用，使得研究者和开发者能更高效地利用和开发基于大模型的应用。

二、发展历程

开源开放体系的建立：书生·浦语大模型自始便重视开源，通过发布开源项目吸引了众多开发者和研究者的参与。这种开放的形式加快了模型的迭代与优化。

数据收集与整理：该模型在数据驱动的过程中，采用多种数据生成方式，包括基于规则、模型以及反馈的数据生成。这提高了数据的多样性，增强了模型的推理能力及短期记忆。

反馈机制的引入：引入相似度对齐与基于反馈的强化训练后，模型在理解用户需求方面的表现有所提升，进而提高了准确性和用户满意度。

三、最新版本特性：书生·浦语大模型2.5

性能提升：在最新版本的书生·浦语大模型2.5中，推理能力和短期记忆等方面得到了显著提升，从而在处理复杂问题时更快速且准确。

Label LLM项目开源：为了简化数据标注过程，书生团队开源了Label LLM项目，提供了高效的数据标注解决方案，进而促进后续模型的训练和优化。

性能评测体系：视频中的性能天梯展示了通过各种评测工具对模型进行实时性能监测和比较的方法，为模型的持续优化提供了依据。