书生·浦语大模型全链路开源体系——学习笔记

1. 大模型成为发展通用人工智能的重要途径

2. InternLM2.0体系

展示了InternLM 2.0的优越性能。同时，课程还提到了OpenCompass榜单，通过与GPT-4等其他大模型产品的对比，证明了InternLM 2.0的竞争力。此外，课程还探讨了大模型尺寸问题，强调了在细分领域中，小尺寸模型通过优化也能实现甚至超越大尺寸模型的性能。

讲解InternLM 2.0的开源历程

3. 课程中其它开源工具箱

课程还简单介绍了InternEvo、XTuner、LMDeploy、Lagent和AgentLego等一系列开源工具箱，这些工具箱不仅提升了大模型的性能，也拓宽了其应用边界。

4. 分享了InternLM2 技术报告

https://arxiv.org/pdf/2403.17297.pdf
由上海人工智能实验室、商汤科技集团以及香港中文大学共同撰写。InternLM2作为一个开源的大型语言模型（LLM），报告从模型性能、 预训练和优化技术、长文本依赖性、对齐策略、模型发布、数据准备、创新的RLHF训练技术、长序列训练、容错性、交互式训练、模型结构、基础设施、 性能分析、数据污染讨论等多个维度和基准测试中展示了其优越的性能。