介绍下书生大模型的链路开源体系

L1G1000 了解全链路开源体系

经过老师的介绍，了解到了书生浦语大模型正在开课，于是报了个课来了解下，玩了几天准备对它来简单做个介绍，也让自己对这个大模型有个系统性的了解；
书生浦语官网
目前书生浦语正在开课，重点：

1、了解Ai行业行业前沿功能

2、免费

3、送用于服务器、显卡供你学习，学的越牛逼，送的越多

扫描以下二维码可以报名：

一、介绍

1、我们先让它自己介绍下自己：

1、书生浦语从去年中旬开始与大家见面，截止今日经过了多个版本的快速迭代，功能越来越强大，目前市面上主流的大模型功能它基本全都有，并且最最最重要的是支持全链条开源，与社区生态无缝连接。

2、这款大语言模型是全链条开源的，与社区生态无缝连接。它在性能上超过了国际主流的训练框架，如Hugging Face和Llamalndex。该模型支持千亿参数规模和百万上下文长度，具备多种微调和偏好对齐算法，适用于预训练和微调。此外，它还拥有首个精细处理的开源多模态语料库，以及多种部署和应用方案。
看下面这张图，大家就知道含精量有多少了吧，不得不说的是全链路开源，真的很良心很良心了，这不得不给上海人工智能实验室点个赞了；

3、书生浦语模型拥有不同的参数规模版本，以满足不同场景的需求：

1.8B：超轻量级，适用于端侧应用或开发者快速学习上手。
7B：模型轻便但性能不俗，适合轻量级研究和应用。
20B：综合性能更强，支持更复杂的实用场景。
102B：性能强大的闭源模型，典型场景表现接近GPT-4。
在20B的版本其实就很够一些小型公司做一些生产力工具，当然到了102B你会发现他的功能会有一个质的飞跃，是质的飞跃，你会感觉到完全不一样的人工智能体，更接近与gpt4；对了，这个是闭源的。

4、这个开源体系中下面三种开源数据处理工具非常重要
Miner U：一站式开源高质量数据提取工具，支持多格式（PDF/网页/电子书），智能萃取，生成高质量预训练/微调语料。
Label LLM：专业致力于LLM对话标注，支持指令采集、偏好收集、对话评估等，多人协作、任务管理、源码开放可魔改。
Label U：轻量级开源标注工具，支持图片、视频、音频多种数据标注，小巧灵活，AI标注导入二次人工精修。
在日常工作中，如果能灵活善用这些工具的话会对工作又很大的提升帮助，例如市场上现在稍有的开源标注工具，这个其实是能大大节省劳动力的，有过标注经验的小伙伴懂的都懂，腱鞘炎就是这么来的。。。。

5、开源体系之预训练
分布式训练系统：
支持千卡以上规模训练，千卡加速比可达92%，这意味着即使是大规模的训练任务也能在短时间内完成。
4D并行和Ring Attention技术使得模型能够支持1M长文本的训练，这对于长文本处理任务尤为重要。
XTuner：
作为一个高效的微调框架，XTuner支持多种微调算法和偏好对齐，使得模型能够更好地适应特定的应用场景。
它还支持加载HuggingFace、ModelScope等开源生态的模型或数据集，这进一步增强了模型的灵活性和适用性。
这部分内容其实是含精量比较高了，也比较书面概念话，讲的很多都是底层的知识，对于想深入了解的小伙伴可以去官网挖掘下，如果单纯的知识想在应用端层面使用的话，了解即可；


6、目前已经应用的头部企业，

7、开源体系之部署LMDeploy：
提供了一个高效、可靠、兼容的部署架构，支持多种推理接口和服务，使得模型的部署变得简单快捷。
支持多种硬件平台，包括NVIDIA的多个系列显卡，这为用户提供了更多的选择和灵活性

二、我们可以学习什么，聊聊自己的对ai行业的感悟

1、其实对于大多数普通来说来，用的对最多的是他的智能体问答功能了，解答日常遇到的问题、规划履行计划、做计算题、代码开发等内容

2、进一步的话特别是作为开发人员，ai这两个字在行业的含精量不用我多说了，通过这门课程你可以对ai是怎么来的，ai能干什么，我们怎么做一个ai出来有一个系统性的了解。对我们以后的工作环节、找工作环节、或者最重要的好友吹牛逼环节都很重要。
下一个时代革命肯定是ai革命毋庸置疑，就看还需要多少时间了。趁此机会一起尽量多了解下，才能不被时代抛弃。加油💪🏻